在危化品运输领域，安全是重中之重。一旦发生事故，后果不堪设想。智能视觉识别技术的出现，为危化品车辆安全构筑起一道坚实防线。
智能视觉识别依托先进的图像识别算法，实现对危化品车辆全方位、实时的安全监测。在图像识别运用中，主要采用深度学习算法。通过构建深度神经网络模型，对大量标注好的危化品车辆图像数据进行训练。模型能够自动学习车辆外观特征、标识信息、装载状态等关键要素。例如，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，可精准识别车辆罐体上的危化品标识、安全警示标志等。在识别过程中，算法对输入图像进行多层卷积、池化操作，逐步提取出从低级到高级的特征，最终准确判断车辆是否合规、是否存在安全隐患。同时，结合目标检测算法，如YOLO系列算法，能够快速定位图像中的危化品车辆，并识别出车辆周边环境是否存在危险因素，如违规停放、与明火距离过近等。
智能视觉识别系统24小时不间断工作，一旦发现异常，立即发出警报，为及时处置争取宝贵时间。
睿如科技凭借深厚的技术积累，自研高精度图像识别检测技术。该技术针对危化品车辆特点进行优化，具备更高的识别准确率和更强的环境适应性，即使在复杂光照、恶劣天气条件下，也能稳定运行，为危化品运输安全提供可靠保障，助力行业迈向更安全、智能的未来。
