明青智能端-邊-云架構(gòu)：準確與能效的工程實踐

        在智慧工廠、智慧交通等高實時性場景中，單一計算層難以兼顧識別精度與能耗效率。

        明青智能采用端-邊-云分層決策架構(gòu)，構(gòu)建場景適配的計算鏈路：端側(cè)設(shè)備執(zhí)行輕量化預(yù)處理（＜50ms延時），邊緣節(jié)點完成80%高頻次檢測任務(wù)，云端集中處理長周期數(shù)據(jù)分析與模型迭代。

        比如高速公路缺陷（拋灑物、裂縫等）檢測，因為巡檢車速度很快，且有些缺陷必須立刻上報，以盡可能避免交通事故的發(fā)生，就需要利用邊緣計算設(shè)備實時識別出比較大的坑槽、拋灑物等情況，但裂縫厚度、長度等測量，則放到云端系統(tǒng)計算，實現(xiàn)識別及時性和準確性、系統(tǒng)成本和效率的統(tǒng)一。

      我們提供分層架構(gòu)的靈活組合方案：在“端”級，提供AIlooker系列智能攝像頭完成各種識別任務(wù)，在“邊”級，提供自研的單體智能盒，同時支持多種邊緣硬件適配；在“云”端，提供云端識別平臺，實現(xiàn)大規(guī)模、復(fù)雜識別任務(wù)。          明青智能已在多個場景，采用該架構(gòu)的實現(xiàn)好很好的識別效果，完整技術(shù)方案可聯(lián)系技術(shù)團隊獲取。 明青AI視覺系統(tǒng)，深入場景，定制化智能識別，助力業(yè)務(wù)升級。車流量監(jiān)測系統(tǒng)解決方案

                            明青AI視覺：復(fù)雜場景下的準確計數(shù)解決方案。

      計數(shù)是AI視覺常用場景之一，但復(fù)雜場景下實現(xiàn)準確計數(shù)，要克服很多障礙。

       以生豬屠宰廠為例，臟污環(huán)境、攝像頭安裝位置受限、光線干擾、操作不規(guī)范、遮擋重疊等情況，嚴重影響了計數(shù)的準確性。明青AI以自研視覺算法，深入結(jié)合場景，實現(xiàn)生豬豬只、白條的高精度自動計數(shù)，助力企業(yè)提升管理效率。

       關(guān)鍵技術(shù)突破

       1.復(fù)雜環(huán)境適配有效克服血漬、蒸汽、反光干擾，保持穩(wěn)定可靠運行，；

       2.動態(tài)目標捕捉自研實時動態(tài)追蹤算法，準確識別重疊、快速移動的生豬豬只，實現(xiàn)了極高準確率；

       3.抗干擾建模針對工人遮擋、疊豬、非標準吊掛等場景專項優(yōu)化，生豬、白條計數(shù)漏檢率被壓縮到了極低的水平。 

        AI視覺系統(tǒng)幫助屠宰企業(yè)實現(xiàn)生豬、白條的自動計數(shù)，數(shù)據(jù)實時同步ERP系統(tǒng)；減少人員使用，節(jié)省人力；大幅降低因計數(shù)誤差導(dǎo)致的糾紛..

         明青AI以扎實的場景化能力，為類似于各行各業(yè)提供可靠的數(shù)字化升級路徑。 實時視覺預(yù)警系統(tǒng)解決方案明青AI視覺方案：賦能企業(yè)自主構(gòu)建專屬模型。

                     明青智能：AI視覺驅(qū)動生產(chǎn)效率提升。

           在工業(yè)智能化升級浪潮中，明青智能聚焦生產(chǎn)場景痛點，以AI視覺技術(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建高效能解決方案，助力企業(yè)提升效率。方案通過高精度視覺檢測系統(tǒng)實現(xiàn)產(chǎn)線全流程數(shù)字化監(jiān)控：毫秒級實時捕捉產(chǎn)品缺陷、智能識別物料規(guī)格、動態(tài)追蹤生產(chǎn)動線，替代傳統(tǒng)人工抽檢的低效與誤差，大幅度質(zhì)檢效率。基于深度學習的生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析模塊，可自動識別設(shè)備異常狀態(tài)、優(yōu)化工序銜接節(jié)奏，幫助企業(yè)提升產(chǎn)線綜合利用率。與人工檢測相比，AI視覺方案可以大幅降低產(chǎn)線缺陷漏檢率，縮短質(zhì)檢耗時，提升組裝效率，降低人工干預(yù)頻次等等。

         明青智能以技術(shù)落地為導(dǎo)向，用可量化的效率提升數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)打造“看得清、算得準、響應(yīng)快”的智能生產(chǎn)范式，讓AI價值真正轉(zhuǎn)化為產(chǎn)能增長動力

      在視覺識別技術(shù)的所有指標中，準確率是衡量解決方案價值的關(guān)鍵標尺。

       明青AI視覺聚焦工業(yè)質(zhì)檢、智慧零售、智能安防等場景，以扎實的技術(shù)研發(fā)構(gòu)建起高精度識別的優(yōu)勢。明青AI視覺依托自主研發(fā)的多維度特征提取網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合動態(tài)場景自適應(yīng)算法，實現(xiàn)對復(fù)雜光照、視角變化、微小差異目標的準確捕捉。針對易混淆物體（如相似零部件、包裝變體商品、復(fù)雜表情人臉），通過大量標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度模型，可智能辨析細微特征差異，有效降低漏檢率與誤識率。在實際應(yīng)用中，明青AI視覺系統(tǒng)已在鞋類缺陷檢測、市容環(huán)境監(jiān)控等場景中，經(jīng)實際使用驗證，準確率始終保持非常高的水準。

     我們拒絕噱頭式宣傳，以可復(fù)現(xiàn)的技術(shù)實力與穩(wěn)定表現(xiàn)，為客戶提供真正值得信賴的視覺識別解決方案。 明青智能，看見更多可能！

                                 明青AI視覺方案：自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，助力工業(yè)智能化。

       明青AI視覺方案基于自主研發(fā)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過創(chuàng)新模型設(shè)計與持續(xù)優(yōu)化，為工業(yè)場景提供高精度、高泛化性的視覺檢測能力。

         方案采用多模態(tài)特征融合技術(shù)，相較傳統(tǒng)算法對復(fù)雜場景有更好的適應(yīng)性。可以實現(xiàn)微小缺陷的穩(wěn)定識別，以及區(qū)分隨機性非常大的瑕疵，檢測準確率高，且識別速度更快。針對產(chǎn)線動態(tài)變化，模型內(nèi)置快速學習和迭代機制，可在不中斷生產(chǎn)的情況下完成參數(shù)迭代；倉儲場景中，模型通過輕量化設(shè)計，在低算力設(shè)備上仍保持很高的定位精度，大幅提升了分揀效率。

        該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已在紡織、汽車零部件、智慧城市領(lǐng)域落地應(yīng)用，并持續(xù)進化，助力企業(yè)不斷提升檢測精度與運營效率。 明青AI視覺：構(gòu)建企業(yè)質(zhì)量管理的數(shù)字防線。視覺數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)算法

明青AI視覺，高效識別缺陷。車流量監(jiān)測系統(tǒng)解決方案

                              明青AI視覺檢測系統(tǒng)：解決鞋業(yè)質(zhì)檢隨機性難題。

           在鞋類制造中，缺陷檢測面臨多重隨機性挑戰(zhàn)：材質(zhì)反光差異、紋理干擾、不規(guī)則瑕疵（如劃痕、開膠、污漬）等傳統(tǒng)算法難以穩(wěn)定識別的問題。

          明青AI自主研發(fā)的多尺度動態(tài)學習架構(gòu)，針對性突破復(fù)雜場景下的視覺檢測瓶頸。

          技術(shù)競爭力解析：1.多模態(tài)特征融合系統(tǒng)集成可見光、結(jié)構(gòu)光等多源數(shù)據(jù)，通過動態(tài)權(quán)重分配算法，準確區(qū)分反光、褶皺等干擾信號與真實缺陷，避免過檢/漏檢。2.小樣本自適應(yīng)迭代針對新材質(zhì)、新工藝導(dǎo)致的未知缺陷類型，支持只需少量樣本快速建模，模型迭代周期大幅度縮短，適應(yīng)產(chǎn)線靈活調(diào)整需求。3.實時抗干擾優(yōu)化內(nèi)置環(huán)境光補償模塊與運動模糊修正算法，實現(xiàn)高檢出率，低漏檢率。

         目前，明青AI已在國內(nèi)頭部鞋企落地應(yīng)用，降低了質(zhì)檢人工成本，并明顯提升了缺陷追溯效率。

        我們專注為制造場景提供高魯棒性、低維護成本的視覺解決方案，助力企業(yè)攻克質(zhì)檢不確定性難題。 車流量監(jiān)測系統(tǒng)解決方案