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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，對大量下料口正常下料與堵塞狀態的圖像和視頻數據進行訓練，精準提取物料流動狀態、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測，快速準確判斷是否存在堵塞現象，一旦發現堵塞，立即發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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在智慧工廠的生產流程中，下料口堵塞會影響生產線的連續性。該算法可實時監控各生產環節的下料口，及時發現堵塞問題，減少因物料供應中斷導致的停機時間，提高生產效率，降低生產成本。
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，防止礦石堆積引發的設備損壞和安全隱患，保障礦山開采與加工作業的穩定運行。
在水泥、沙石等建材生產的智慧工廠里，下料口堵塞會干擾產品質量和生產進度。此算法可有效監測并預警堵塞，確保建材生產過程中物料的順暢供應，提升產品質量的穩定性。
智慧化工生產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異常或設備故障，保障化工生產的安全與高效。
算法可部署于本地服務器及云服務器，攝像頭接入數量無限制，且攝像頭路數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良好兼容，可依據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。
基于對實際業務場景的深入評估與分析，提供契合特定業務需求的定制化算法解決方案，算法定制流程：數據采集→數據標注→算法開發→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。
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