双引擎架构
YOLO系列模型负责实时目标检测（毫秒级），Qwen-VL多模态大模型负责语义理解（秒级）。双引擎互补，覆盖从"检测"到"理解"的完整AI链路。
32+场景算法
人体检测、车辆识别、烟火告警、安全帽佩戴、跌倒检测、客流统计……算法库持续迭代，每月都有新增与优化。
场景自适应
同一算法在不同场景下表现差异巨大。我们为每个主要场景（室内/室外/日间/夜间/雨天）独立优化模型，确保全场景高准确率。
算法体系全景
我们的算法体系分为四大类：人员管理、车辆管理、危险预防、设备与环境监控。每类算法均提供标准API，可灵活组合部署。
- 人员管理(10+算法)：覆盖穿戴合规、行为分析、身份核验
- 车辆管理(8+算法)：覆盖识别、分类、行为监控
- 危险预防(7+算法)：覆盖火、烟、闯入、泄漏等工业常见风险
- 设备监控(7+算法)：覆盖仪表、指示灯、堵塞等环境状态
算法迭代与数据闭环
算法能力不是一次交付就结束的。我们建立了数据驱动的算法迭代体系，确保识别率随部署时间不断提升。
- 授权数据采集+脱敏处理，严格隐私合规
- 自动化数据标注管线：检测框、分类标签、关键点
- 模型自动化测试：精度、速度、内存占用三维度评估
- OTA推送+设备端A/B测试，平滑升级零中断