赛达科技以视觉智能化技术为切入点，自主研发视觉AI算法，全时侦测待测事情，分析、发掘前端视频图像数据，提供人员、环境、安保等安全风险点辨认及报警提示服务，AI智能值守，自动辨认不安全要素，完成违规占道、违法捕捞、森林烟火、林木砍伐、水域污染等违法事情的疾速检测分析。
AI检测报警原理
系统结合实时视频图像检测方法与人工智能、计算机视觉、数字图像处理、形式辨认和信号处理等信息技术，可不受环境和间隔的限制，自动辨认视频中的各类违法行为并发出报警。
首先系统可对报警对象的静态/动态特征停止研讨分析，对比不同的报警模型，应用PCA的方法提取特征报警对象，同时结合方差、峰度和偏度分析报警对象核心的不波动特性，采用短时平均过零率与PCA相结合的方法分析报警对象的闪烁频率，应用圆度和相似度分析报警对象外形的不规则性。
然后结合报警对象的视觉特征，设计一套报警对象检测算法。该算法次要包括三个模块：前景检测、特征分析、特征交融：
前景检测：采用减背景的背景建模方法提取运动目的，分离场景背景与目的，准确挑选报警对象，再结合颜色信息扫除不具有报警特征的运动物体的干扰。
特征分析：基于AI深度学习技术，结合对象的不波动性、闪烁频率和不规则性特征，智能辨认分析视频中的异常活体、违规行为、姿态特征、运动轨迹特征，疾速自动发现成绩，轻松高效应对突发事情。
特征交融：结合报警对象特征的优先级，改进方案，采用设置权重的方案对动态特征判别结果停止交融，并给出最终的检测结果。
图像颜色信息应用标准平均值法将彩色图像灰度化，应用灰度直方图双峰法选择阀值，再将图像二值化，经过分析报警对象图像的相关函数、灰度均值序列的方差，圆形性序列的均值和相关函数、质心的移动间隔连通可疑目的区域。
算法流程
经过对实时视频中的不同颜色结合模糊控制实际停止分析，挑选出疑似报警对象的点
⬇
应用改进后的GMM算法对视频停止运动检测，分离场景背景与目的，获取运动前景
⬇
将前两步的结果合成疑似报警对象的边缘轮廓
⬇
应用SVM算法，对疑似报警对象边缘轮廓停止分析，找到真实的报警对象
运用场景
应用计算机图像视觉分析技术了解视频画面内容，将人工智能、图像处理、形式辨认、智能分析以及信号处理等先进算法技术融入多元化场景中，对不同环境下的大量视频停止分析。系统具有实时检测、辨认率高、误检率低的特点，且具有一定的抗干扰才能，牢靠性强，拥有较好的运用前景。
01明厨亮灶
面向餐饮企业、政府监管机构以及消费者提供可视化AI巡查服务，对接智能视觉，对视频流停止实时的AI分析，自动检测后厨人脸、着装规范、行为规范、移动活物和烟火，并可自动触发告警，打造真正的视频厨房、网络厨房，保障“舌尖上的安全”。
02智能辨认
集成了AI视频人车辨认检索、轨迹跟踪、行为分析、异常告警等才能，搭配云端的大容量、强算法，完成多场景人车分拣、判别和辨认，满足公安刑侦、校园门禁、闸机证件验证、社区人车管理等多元化需求。
03森林防火
智能分析算法检测系统可对森林烟火点、火点方位、蔓延态势停止疾速辨认告警并停止预判，智能管控林区出入人车、盗伐树木等行为，经过算法优化技术，提升告警的准确性与及时性，从多个方面保证林业生态环境的良性循环发展。
04智慧工地
在工地管理运用中，对未按规定佩戴安全帽、未穿反光衣等违规行为停止自动辨认，对设备异常、工地扬尘超标、区域入侵停止有效管控，达到异常行为自动告警的效果，充分保障工地施工安全。
目前，视觉AI算法的运用边界曾经从安防监控逐渐拓展到智能生活的各个范畴，除了上述场景，该算法在医疗保健辅助诊断、工业自动化检测、禁渔监管、农业种植智能感知、智慧教育、环境保护等诸多范畴都有着广泛的运用空间。将来，将仰仗着先进的辨认算法才能为行业发展持续护航。 | 
