思通数科-技术博客

复杂场景的 AI 落地痛点，你是否也遇到过？

场景环境特殊：在冶金车间，高温熔炉会产生强光与粉尘，导致监控画面频繁出现光斑与模糊；在物流仓库，货架密集形成大量遮挡，人员与货物的动态难以被完整捕捉。通用算法标记面对这些场景时，要么把强光误判为异常热源，要么因遮挡漏检关键动作，识别精度往往跌破 60%，根本无法满足实际需求。

数据安全敏感：科研机构的实验监控数据、金融机构的金库安防视频，都属于核心机密信息。传统 AI 算法需要将数据上传至云端服务器进行训练，这就存在数据泄露的风险。一旦这些敏感数据外流，可能造成巨大的经济损失和安全隐患，让企业对 AI 应用望而却步。

定制化成本高：某汽车工厂曾尝试为焊接车间定制算法，仅前期数据标注就耗费 3 个月，后期模型训练又投入近百万元，可投入使用后发现，面对不同型号焊接设备的差异，算法识别率骤降，不得不重新优化，最终项目周期延长至 1 年，成本翻倍，成为 “烫手山芋”。

思通数科 AI 算法标记平台，专为破解难题而来

我们不依赖预设的通用模型，而是通过 “场景深度解构 + 数据闭环训练”，为每个复杂场景 “量身定制” 算法 ——

以化工园区为例：

这里的球形储罐区常年被雾气笼罩，摄像头画面常出现雾化效果；输送管道的振动会导致监控设备轻微晃动，产生动态模糊。需要识别的 “人员偏离安全通道（工人误入储罐区）、设备异常升温（泵体过热）、管道微量泄漏（阀门渗液）” 等行为，往往特征隐蔽且受环境干扰严重，同时园区的安全生产数据属于特级机密，严禁传出厂区。

思通数科会分三步实现精准标记：

场景特征建模：派技术团队实地采集 300 + 小时的视频数据，分析雾气浓度、振动频率等环境参数，建立 “雾化程度 - 识别阈值”“振动幅度 - 画面补偿” 等关联模型，让算法先 “看懂” 场景特点。

动态数据清洗：通过自研的抗雾算法去除画面雾化干扰，利用图像防抖技术修正振动导致的模糊，再自动抽取出 10 万 + 帧包含关键行为的图像，进行特征归一化处理（如统一人员姿态、设备角度的标注标准）。

闭环训练优化：将处理后的数据输入本地训练引擎，先让模型学习 “正常状态”（如工人在安全通道行走、泵体正常温度下的外观），再通过对比学习识别 “异常特征”，经过 500 + 轮迭代后，使各类行为的识别精度稳定在 92% 以上。

思通数科能为您提供量身定制的解决方案，欢迎咨询了解：13913853100（请备注您咨询的产品是AI视频监控）