施羅德AI智能算法，基于大量細(xì)分場景智能化檢測、巡檢運維經(jīng)驗和技術(shù)沉淀，在應(yīng)用層面形成多類別可配置化的算法模型，構(gòu)成了強(qiáng)大的AI算法庫。不同的應(yīng)用場景中，人-機(jī)-料-法-環(huán)-測"各有特征，施羅德算法單元支持快速迭代、部署、落地，構(gòu)建企業(yè)高性能的AI算法應(yīng)用能力。

多維數(shù)據(jù)分析：

? 視頻分析技術(shù)

異常行為識別、火焰識別、異物識別、皮帶原料流量識別、托輥狀態(tài)識別、皮帶縱撕識別、堵料光照強(qiáng)度動態(tài)識別……

? 圖像分析技術(shù)

圖像結(jié)構(gòu)化、數(shù)字圖像處理、目標(biāo)特征檢測、紅外成像、裝置狀態(tài)、設(shè)備缺陷、裂紋裂縫、滲水積水、結(jié)構(gòu)沉降、墻體裂縫 、地面坑槽、管道泄漏、設(shè)備溢油、鋼構(gòu)銹蝕、超溫故障……

? 聲音分析技術(shù)

聲紋提取分析（頻譜）、設(shè)備運行噪音識別、管道泄漏監(jiān)測、聲紋趨勢數(shù)據(jù)分析……

施羅德AI智能算法亮點：

增強(qiáng)算法適配

數(shù)據(jù)算力豐富化，具備可擴(kuò)展性和靈活性，能夠適應(yīng)多種工業(yè)特種環(huán)境和需求，高效部署算法模型促使應(yīng)用快速落地。

簡化運維流程

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多樣化，依托實時狀態(tài)、統(tǒng)計分析、預(yù)警提示等交互方式，一站式輸出完整監(jiān)測報告，簡化工業(yè)場景運維全流程管理業(yè)務(wù)。

賦能管理決策

數(shù)據(jù)決策全面化，綜合故障機(jī)理、專家經(jīng)驗、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)擴(kuò)充決策判斷依據(jù)，構(gòu)建完備的科學(xué)決策體系。

提升應(yīng)用效能

深度分析電力新能源、冶金礦山、油氣化工、公用事業(yè)等行業(yè)場景的典型需求，歸納、深化、拓展，泛化輸出綜合解決能力。

降低維護(hù)成本

支持接入視頻、振動、聲紋、軌跡等多種類型數(shù)據(jù)，挖掘各類設(shè)備設(shè)施的表征信息，建立覆蓋全工業(yè)場景信息的分析系統(tǒng)。

多維數(shù)據(jù)深度分析

數(shù)據(jù)來源多樣化，涵蓋機(jī)器人端、固定設(shè)備端、人員記錄端等，打破場景監(jiān)測的信息孤島和壁壘，強(qiáng)化多源信息高效聯(lián)動。

施羅德AI算法庫

平臺亮點

表計讀取

采用圖像深度學(xué)習(xí)的技術(shù)手段，對電力、工業(yè)等領(lǐng)域的儀表（如電流表、電壓表、功率表、液位計、油位計、閥門、開關(guān)、指示燈等）進(jìn)行狀態(tài)識別和讀數(shù)提取，能夠?qū)崿F(xiàn)對儀表狀態(tài)的實時監(jiān)控和異常檢測，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性，降低人工巡檢的成本和勞動強(qiáng)度。

環(huán)境監(jiān)測

利用AI算法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘，提取有價值的信息，預(yù)測設(shè)備故障、優(yōu)化運維策略。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，可以對溫度、濕度、壓力、粉塵、工藝過程等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)測，幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化生產(chǎn)、節(jié)能減排，提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，保障員工的安全。

設(shè)備狀態(tài)

得益于AI技術(shù)的加持，系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控設(shè)備的運行狀態(tài)，包括溫度、壓力、振動、轉(zhuǎn)速、跑偏、堵料、漏油、泄漏等關(guān)鍵參數(shù)和狀態(tài)，量化指標(biāo)，自主分析預(yù)警，讓運維人員隨時掌握設(shè)備的運行情況，及時發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。

人員行為

基于巡檢機(jī)器人或安裝在特定區(qū)域的攝像頭捕獲的圖像或視頻數(shù)據(jù)，利用圖像處理、目標(biāo)檢測、行為分析等技術(shù)手段，實現(xiàn)對人員行為的實時監(jiān)測和判斷，如人員是否佩戴安全帽、著工作服，是否在特定區(qū)域抽煙、玩手機(jī)、有違規(guī)操作等。

結(jié)構(gòu)缺陷

巡檢系統(tǒng)能夠?qū)I(yè)設(shè)施、市政基建等場景進(jìn)行實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集，AI算法則能夠識別出相關(guān)場景中的結(jié)構(gòu)裂縫、變形、部件缺失、破損、斷裂、松動、銹蝕，以及漏液、結(jié)冰、塌陷等缺陷狀態(tài)，并預(yù)測其發(fā)展趨勢。實現(xiàn)巡檢運維的無人化和少人化。