冶金(jīn)企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)使用(yòng)皮帶機(jī)作(zuò)為(wèi)礦↓石運輸的(de)主要(yào)設備，在生(shēng)産使用(yòng)中存在劃傷、撕裂、異物(wù)等故障。給安全生(shēng)産造成巨大(dà)的(de)影(βyǐng)響。
     目前的(de)解決辦法是(shì)人(rén)工(gōng)巡檢加各種傳感器(♣qì)進行(xíng)預防，但(dàn)效果相(xiàng)差甚遠(yuǎn)，時(shí)有(yǒu)重大(dà)事(shì)故發生(shēng)。不(bù)僅難以發現±(xiàn)或預防皮帶的(de)重大(dà)**，也(yě)無法及時(shí)避免撕裂堵料等情況的(de)發生(shēng)，而且巡檢人(rén)員(yuán)現(xiànβ)場(chǎng)作(zuò)業(yè)具有(yǒu)很(hěn)大(dà)的(de)人(rén)身(shēn)安全隐患。如(rú)何減少(shǎo)、杜絕重大(dà)皮帶事(shì)•故的(de)發生(shēng)是(shì)安全生(shēng)産迫切需要(yào)解決的(de)。我司通(tōng)過核心的(de↕)人(rén)工(gōng)智能(néng)算(suàn)法和(hé)應用(yòng)算(suàn)法，結合業(y₩è)界領先的(de)邊緣計(jì)算(suàn)AI神經網絡芯片硬件(jiàn)方案，針對(duì)冶金(jīn)行(xíng)業(yè)皮帶機(jī)運行(βxíng)結構，通(tōng)過科(kē)技(jì)手段和(hé)過硬技(jì)術(shù)來(lái)歸類數(shù)據**、建立研發模型、深度訓練學✘習(xí)，将徹底解決皮帶機(jī)撕裂等運輸事(shì)故的(de)發生(shēng)。

“深度學習(xí)+機(jī)器(qì)視(shì)覺”

    運用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)中的(de)“深度學習(xí)”與“機(jī)器(qì)視(shì)覺”兩大(dà→)分(fēn)支技(jì)術(shù)，功能(néng)豐富的(de)機(jī)器(qì)視(shì)​覺軟件(jiàn)，系統可(kě)不(bù)斷內(nèi)部校(xiào)優，實現(xiàn)“模闆學習(xí)→檢測→模闆豐富→檢測更精準→模闆更豐富→檢測更精準 ”的(de)良性循環。借助客觀的(de)大(dà)數(shù)據來(lái)調整前端工(gōng)藝，提高(gāo)生(shēng)産效率。

Al智能(néng)分(fēn)析終端介紹

     AI智能(néng)分(fēn)析終端是(shì)本套系統的(←de)核心設備。該設備可(kě)以通(tōng)過AI學習(xí)掌握事(shì)物(wù)特征對(duì)現(xiàn)場(chǎng)**進行(xíng)檢測₩分(fēn)析。

     ● 高(gāo)清圖像采集功能(néng)、實時∑(shí)播放(fàng)、曆史回放(fàng)；
     ● 結合神經網絡的(de)AI智能(néng)圖像分(fēn)析。通(tōng)過深度學習(xí)可∞(kě)以檢測各種皮帶撕裂狀況（撕裂，跑偏， 漏洞等）
     ● 可(kě)以再次學習(xí)完善故障模型
     ● 可(kě)以定義**曆史報(bào)✘警狀況，對(duì)可(kě)容忍漏洞、撕裂不(bù)報(bào)警；
     ● 自(zì)定義報(bào)警級别，分<(fēn)級報(bào)警；
     ● 聯動信号輸出，方便聯動其他(tā)設備；
     ● 具備自(zì)動檢測、自(zì)動識别。自(zì)動報(bào)警。一(yīβ) 旦輸送帶發生(shēng)撕裂，将在第一(yī)時(shí)間(jiān)聲光(guāng)報(bào)警并發出聯動控制(zhì)信号；
     ● 在報(bào)警同時(shí)，↕将輸送帶撕裂情況的(de)圖像抓拍(pāi)保存到(dào)固定文(wén)件(jiàn)夾內(nèi)，方₽便用(yòng)戶查看(kàn)。分(fēn)析具體(tǐ)問(wèn)題以及修補（曆史記錄保留3個(gè)月(yuè)以上(shàng)）。

現(xiàn)場(chǎng)使用(yòng)圖片

設備**