科创中国

电子信息技术,新一代信息技术产业,人工智能

公司专注于AI视觉产品的研发，已入驻国家级人工智能产业基地“中国声谷”。基于AI视觉的前景建模、目标检测、目标跟踪、目标分类识别、语义分割、骨架检测、基于图片的对比、动作识别等技术，成功研发了多项复杂场景下的应用产品，包括人员作业与现场智能监管、设备与仪表运行监测、操作流程及生产过程管控、设备与产品缺陷检测等应用场景。目前公司已积累多项人脸检测、着装识别、行为识别、设备识别、环境及其他识别等领域的算法，并且依旧在不断拓展其算法库。截至19年，公司已成功与多家变电站，检修公司，供电局，工地等企业成功合作项目落地。其核心科研人员，校企合作经验丰富，产业化能力卓越，擅长成果转化落地。目前企业正在寻求更多的横向合作。

前背景建模 通过帧与帧之间像素点颜色信息变化情况，分析其属于背景点还是前景点，用于找出在场景中运动的目标区域，可辅助后续处理，也可用于物品遗留/移除判别。常用方法是混合高斯背景建模。 目标检测 找出画面中所关注目标所在的位置（边界框），适合于外观特征比较明确的目标，如人、车、人脸、安全帽、仪表、绝缘子等等。常用方法是一些深度模型如SSD、YOLO、Faster R-CNN。 目标跟踪 对视频中的目标进行前后帧的匹配、保持，是算法实际使用过程中的重要手段，也可用于轨迹跟踪。受实时性、多目标、遮挡、漏检等各种影响，难度较大。可用方法有常规方法KCF、深度网络RT-MDNet等。 目标分类识别 对检测到的目标进行辨识，确定其类别。外形特征明显、区分度大的目标，往往在检测网络中同时进行分类，如是否佩戴安全帽的检测分类。外形特征不能较好定位的目标，可采用检测+分类两阶段处理，如工作服。常用网络有Resnet、DenseNet、MobileNet等。 语义分割 对画面中的像素按照所属目标类别进行划分，常用于外形不固定，不适合于边界框检测处理的目标，如输电线检测、街景识别等。

2015年 1.为国网南瑞继远开发AI视觉成果转化落地产品应用； 2.电力作业可视化智能行为管控系统上线、设备运行状态智能检测系统上线； 2016年 1.输电线路综合智能隐患识别监管系统交付使用； 2.变电站辅控系统交付使用； 2017年 为继远电网提供“行为管控系统V1.0”被中国机电工程学会鉴定为国际领先水平； 2018年 1.为继远电网参加武汉电科院绝缘子缺陷竞赛获得第二名； 2.为继远电网导地线缺陷检测北京比赛第一名； 3.“安全行为管控系统”获得珠海供电局一等奖； 2019年 1.被认定为国家高新技术企业、合肥市大数据企业、合肥市高新区雏鹰企业； 2.荣获安徽省“创响中国” 创新创业大赛二等奖； 3.“两票作业行为安全智能管控系统解决方案”在中国电机电力行业人工智能技术创新应用大赛中获得三等奖； 4.“绿动未来”国家电投大数据及智能应用创新大赛中荣获“智能成果产品类优秀奖”； 2020年 “大场景作业面安全生产行为管控系统”被天津市科技局鉴定为国内领先、国际先进水平；