基于深度学习与多模态感知技术，推出AI视频卫士行为规范检测系统，让安全监管从“被动响应”迈向“主动拦截”。

技术突破：小目标检测精准度提升300%
针对香烟、工具操作等微小目标识别难题，思通首创“三级聚焦”检测架构：

1. 人体定位：0.2秒内锁定监控画面中的从业人员
2. 局部放大：自动截取手部/口部区域并强化分辨率（支持8K视频流处理）
3. 行为解析：通过50万+违规动作样本训练的算法，识别吸烟、未戴防护用具等20类高危行为

实测数据：香烟识别准确率98.2%，误报率低于0.3%（某化工基地部署数据）

场景化解决方案：聚焦高风险区域
核心应用场景

部署优势：

• 无感改造：兼容95%现有监控设备，仅需软件升级
• 隐私保护：采用边缘计算技术，敏感画面本地处理不上传
• 智能分级：根据违规等级触发不同响应（提醒→警告→强制停机）
  
  某大型制造企业应用案例（部署60天后）：
• 安全事故下降76%：吸烟引发的火险隐患100%消除
• 管理效率提升：安全巡检人力成本减少50%
• 合规保障：自动生成行为审计报告，满足ISO45001认证要求
  

1. 行业Know-How深度嵌入
   算法预置电力、化工、医疗等8大行业行为规范库
2. 闭环处置能力
   支持对接广播系统、门禁设备、应急电源，实现“识别-告警-干预”全自动处理
3. 持续进化模型
   基于联邦学习技术，客户数据本地化训练模型，越用越精准