禾思重磅发布：禾思AI算法平台版本5.0！

随着ai落地与大模型的兴起，能源厂区在科研立项或技改中，有国产化要求、算法需求逐渐复杂和多套系统维护困难的痛点。

针对上述问题，禾思AI团队经过长达7年的行业落地经验，决定推出禾思AI算法大平台。

平台内置丰富的算法模型，可覆盖能源行业的全场景、全流程。

主要涵盖巡检场景中的仪表仪器、人员安全、设备安全、车辆安全、跑冒滴漏等多种场景的识别。

同时可以将客户已有的算法统一接入到我们的平台使用。

旨在通过一个平台满足能源行业所需的算法，免去客户需要管理多个平台的烦恼。

禾思AI算法大平台界面

为了帮助客户最大化利用现有资源，我们的平台支持将已有的设备、摄像头统一接入，并且不需要增加或更换原有设备。

客户可以直接使用现有设备的硬件能力，无需进行额外的采购或升级，从而避免了因设备更新而产生的高昂成本。

接入方式也很简单，针对大多数情况，我们提供开放的API服务，客户可直接调用API传送图片获取识别结果。

针对需要实时取流的监控摄像头，可基于rtsp协议接入到我们的平台统一监管，触发报警事件会自动告知客户业务系统。

禾思AI算法大平台设备接入示例

随着AI的发展，近几年发生了很多数据泄露的隐私安全问题。

禾思算法大平台Kikos平台支持私有化部署，确保所有数据在客户本地，安全无忧。

同时结合四大安全保护措施，可以更全面地保护数据安全，防范各种潜在的安全威胁和风险。

禾思AI算法大平台安全保护措施示意

随着业务的发展，业主现场不可避免地会遇到需要特定细分的识别场景需求。

为了更好地适应客户业务，我们主要提供训练模块，业主运维人员可以快速训练，来满足算法需求，无需厂商支持：

针对简单的识别场景，如开关门、有无灭火器等，我们开放功能，只需10分钟不懂算法也能训练模型。

不太懂算法的人如果想要训练自己的模型，需要了解很多专业知识，且很难训出可靠准确的模型。

哪怕学会使用，一旦变更人员后又要重新进行培训。

禾思AI算法大平台将一切操作简单化，内置智能调参、数据增强、少样本学习、资源自分配、框架自适应等功能，客户不需要担心各种复杂的参数。

只需点击一个按钮，哪怕不懂算法也能快速上手使用，仅需10分钟即可训练一个模型。

禾思AI算法大平台模型训练演示

跑冒滴漏是指在工业生产过程中出现的泄漏、溢出、泄露等情况。

一旦发生泄露将会引发重大的安全事故，所以能够及时检测跑冒滴漏现象是很多企业迫切需要解决的问题。

我们提供全方面的解决方案，主要基于图片、视频、声音多种维度AI算法技术。

无论是有色有味、还是无色无味，亦或者肉眼无法看见的气体液体，都可以进行检测和识别。

禾思AI算法大平台跑冒滴漏方案示意

现有大部分算法平台通常只能检测单一物体，且主要依靠大量数据来学习物体的特征信息进行识别。

这样产生的问题的是，在一些特殊的场景下，容易出现很高的误报率。

如烟火识别场景，示例中的AI模型很可能将“红色特征“学习成主要的特征信息，导致“红色火焰“和“红色灯光“被识别为同一物体。

我们禾思大模型通过将文字和图像进行融合，能够更好地理解和处理多模态数据，准确区分物体和人员的相对状态。

可提升模型的整体性能和可靠性，显著减少误报问题。

以上便是新一代的禾思AI算法大平台主要解决方案介绍。

该平台是一个集成了多种AI视觉识别算法的软件平台，旨在提供可视化、易集成、可灵活扩展的AI识别功能。

核心是帮助机器人、无人机、智慧相机、巡检人员等完成智慧巡检任务。

禾思AI算法大平台界面

禾思众成科技有限公司成⽴于2017年，总部位于深圳，是国家级⾼新技术企业。

主要专注于机器视觉技术，以领先的视觉检测解决⽅案为⼯业领域提供服务。

禾思众成科技有限公司

版本5.0主要更新的内容如下：
1. 增加能源行业大模型；
2. 增加在线标注、自动标注功能、优化部署时间；
3. 全新架构2.0应对千路摄像头高并发编解码；

4. 升级日志管理系统，提升排查问题速度；

5. 模型版本管理功能，针对误操作可以进行版本回退。

禾思AI算法大平台目前已正式发布并上线！

涵盖AI算法、图片、视频、声像、声纹、工作流等多种模块，可自由组合搭配，也可以独立使用。

同时支持千路设备接入，300路视频实时并发，确保在大规模监控场景下的流畅运行与实时响应，满足高负载的业务需求。

如需测试或试用，可通过下方的联系方式联系我们的商务人员，期待与您的合作！