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隧道裂紋識別是確保隧道結構安全和延長其使用壽命的重要手段。通過使用先進的圖像處理技術和機器學習算法，可以自動檢測并評估隧道內的裂縫情況。這不僅提高了檢測效率，還減少了人工檢查的成本，并有助于及時采取必要的維護措施。
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在智慧交通領域，非機動車識別算法可用于城市道路各路口、路段的監(jiān)控。精準區(qū)分機動車與非機動車，便于對非機動車的闖紅燈、逆行、不按車道行駛等違規(guī)行為進行精準抓拍與管理，同時也能統(tǒng)計非機動車流量，為交通規(guī)劃、道路資源分配提供數(shù)據(jù)支撐，提升整體交通運行效率。
智慧安防體系下，該算法可幫助監(jiān)控小區(qū)周邊、商業(yè)街等人流量大的區(qū)域。實時掌握非機動車的通行情況，一旦出現(xiàn)可疑非機動車行為（如盜竊車輛后逃竄等）能及時發(fā)現(xiàn)并預警，保障區(qū)域的治安安全，輔助安防人員快速響應處置。
智慧校園內，對于師生騎行非機動車的情況，通過非機動車識別算法可規(guī)范校園內的騎行秩序，比如監(jiān)督是否在規(guī)定道路騎行、是否有序停放等，營造安全有序的校園交通環(huán)境，減少因非機動車使用不當引發(fā)的安全事故。
智慧社區(qū)利用該算法可對進出社區(qū)的非機動車進行管控，識別外來非機動車的進入情況，防止非法車輛進入，同時規(guī)范社區(qū)內非機動車的停放與通行，提升社區(qū)整體環(huán)境的整潔與安全程度，方便居民日常出行。
算法可部署于本地服務器及云服務器，攝像頭接入數(shù)量無限制，且攝像頭路數(shù)與各路攝像頭所應用算法種類僅受本地服務器性能制約，同時支持在國產(chǎn)化服務器上進行部署。
在邊緣端進行部署時，能夠與算能、瑞芯微等類型的邊緣計算盒子實現(xiàn)良好兼容，可依據(jù)客戶的特定需求開展定制化部署工作，以充分滿足不同應用場景下的多樣化需求。
基于對實際業(yè)務場景的深入評估與分析，提供契合特定業(yè)務需求的定制化算法解決方案，算法定制流程：數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)標注→算法開發(fā)→算法測試→算法迭代。
為客戶提供為期一年的免費質保服務，包括與客戶需求進行算法升級工作；提供每周 7 天、每天 24 小時的全天候技術支持服務。
聯(lián)系專家為您解答 
