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下料口堵塞識別算法利用計算機視覺和深度學習技術(shù)，對大量下料口正常下料與堵塞狀態(tài)的圖像和視頻數(shù)據(jù)進行訓練，精準提取物料流動狀態(tài)、下料口堆積情況等特征。通過安裝在料倉、輸送帶下料端等位置的攝像頭，對下料口進行實時監(jiān)測，快速準確判斷是否存在堵塞現(xiàn)象，一旦發(fā)現(xiàn)堵塞，立即發(fā)出警報并提供堵塞程度等信息，以便及時采取清理措施。
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在智慧工廠的生產(chǎn)流程中，下料口堵塞會影響生產(chǎn)線的連續(xù)性。該算法可實時監(jiān)控各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的下料口，及時發(fā)現(xiàn)堵塞問題，減少因物料供應(yīng)中斷導致的停機時間，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。
智慧礦山的礦石運輸與加工過程中，下料口頻繁使用。下料口堵塞識別算法能迅速察覺堵塞情況，防止礦石堆積引發(fā)的設(shè)備損壞和安全隱患，保障礦山開采與加工作業(yè)的穩(wěn)定運行。
在水泥、沙石等建材生產(chǎn)的智慧工廠里，下料口堵塞會干擾產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)進度。此算法可有效監(jiān)測并預(yù)警堵塞，確保建材生產(chǎn)過程中物料的順暢供應(yīng)，提升產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性。
智慧化工生產(chǎn)涉及多種原料的下料輸送。下料口堵塞識別算法及時檢測到堵塞，避免因物料滯留導致的化學反應(yīng)異常或設(shè)備故障，保障化工生產(chǎn)的安全與高效。
算法可部署于本地服務(wù)器及云服務(wù)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(yīng)用算法種類僅受本地服務(wù)器性能制約，同時支持在國產(chǎn)化服務(wù)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(yīng)用場景下的多樣化需求。
基于對實際業(yè)務(wù)場景的深入評估與分析，提供契合特定業(yè)務(wù)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(zhì)保服務(wù)，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(shù)支持服務(wù)。
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