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隧道裂紋識別是確保隧道結構安全和延長其使用壽命的重要手段。通過使用先進的圖像處理技術和機器學習算法，可以自動檢測并評估隧道內的裂縫情況。這不僅提高了檢測效率，還減少了人工檢查的成本，并有助于及時采取必要的維護措施。
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在智慧交通領域，非機動車識別算法可用于城市道路各路口、路段的監(jiān)控。精準區(qū)分機動車與非機動車，便于對非機動車的闖紅燈、逆行、不按車道行駛等違規(guī)行為進行精準抓拍與管理，同時也能統(tǒng)計非機動車流量，為交通規(guī)劃、道路資源分配提供數據支撐，提升整體交通運行效率。
智慧安防體系下，該算法可幫助監(jiān)控小區(qū)周邊、商業(yè)街等人流量大的區(qū)域。實時掌握非機動車的通行情況，一旦出現可疑非機動車行為（如盜竊車輛后逃竄等）能及時發(fā)現并預警，保障區(qū)域的治安安全，輔助安防人員快速響應處置。
智慧校園內，對于師生騎行非機動車的情況，通過非機動車識別算法可規(guī)范校園內的騎行秩序，比如監(jiān)督是否在規(guī)定道路騎行、是否有序停放等，營造安全有序的校園交通環(huán)境，減少因非機動車使用不當引發(fā)的安全事故。
智慧社區(qū)利用該算法可對進出社區(qū)的非機動車進行管控，識別外來非機動車的進入情況，防止非法車輛進入，同時規(guī)范社區(qū)內非機動車的停放與通行，提升社區(qū)整體環(huán)境的整潔與安全程度，方便居民日常出行。
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(yè)務場景的深入評估與分析，提供契合特定業(yè)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(fā)→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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