明青智能端-边-云架构：准确与能效的工程实践

        在智慧工厂、智慧交通等高实时性场景中，单一计算层难以兼顾识别精度与能耗效率。

        明青智能采用端-边-云分层决策架构，构建场景适配的计算链路：端侧设备执行轻量化预处理（＜50ms延时），边缘节点完成80%高频次检测任务，云端集中处理长周期数据分析与模型迭代。

        比如高速公路缺陷（抛洒物、裂缝等）检测，因为巡检车速度很快，且有些缺陷必须立刻上报，以尽可能避免交通事故的发生，就需要利用边缘计算设备实时识别出比较大的坑槽、抛洒物等情况，但裂缝厚度、长度等测量，则放到云端系统计算，实现识别及时性和准确性、系统成本和效率的统一。

      我们提供分层架构的灵活组合方案：在“端”级，提供AIlooker系列智能摄像头完成各种识别任务，在“边”级，提供自研的单体智能盒，同时支持多种边缘硬件适配；在“云”端，提供云端识别平台，实现大规模、复杂识别任务。          明青智能已在多个场景，采用该架构的实现好很好的识别效果，完整技术方案可联系技术团队获取。 明青AI视觉系统，深入场景，定制化智能识别，助力业务升级。车流量监测系统解决方案

                            明青AI视觉：复杂场景下的准确计数解决方案。

      计数是AI视觉常用场景之一，但复杂场景下实现准确计数，要克服很多障碍。

       以生猪屠宰厂为例，脏污环境、摄像头安装位置受限、光线干扰、操作不规范、遮挡重叠等情况，严重影响了计数的准确性。明青AI以自研视觉算法，深入结合场景，实现生猪猪只、白条的高精度自动计数，助力企业提升管理效率。

       关键技术突破

       1.复杂环境适配有效克服血渍、蒸汽、反光干扰，保持稳定可靠运行，；

       2.动态目标捕捉自研实时动态追踪算法，准确识别重叠、快速移动的生猪猪只，实现了极高准确率；

       3.抗干扰建模针对工人遮挡、叠猪、非标准吊挂等场景专项优化，生猪、白条计数漏检率被压缩到了极低的水平。 

        AI视觉系统帮助屠宰企业实现生猪、白条的自动计数，数据实时同步ERP系统；减少人员使用，节省人力；大幅降低因计数误差导致的纠纷..

         明青AI以扎实的场景化能力，为类似于各行各业提供可靠的数字化升级路径。 实时视觉预警系统解决方案明青AI视觉方案：赋能企业自主构建专属模型。

                     明青智能：AI视觉驱动生产效率提升。

           在工业智能化升级浪潮中，明青智能聚焦生产场景痛点，以AI视觉技术为基础构建高效能解决方案，助力企业提升效率。方案通过高精度视觉检测系统实现产线全流程数字化监控：毫秒级实时捕捉产品缺陷、智能识别物料规格、动态追踪生产动线，替代传统人工抽检的低效与误差，大幅度质检效率。基于深度学习的生产数据智能分析模块，可自动识别设备异常状态、优化工序衔接节奏，帮助企业提升产线综合利用率。与人工检测相比，AI视觉方案可以大幅降低产线缺陷漏检率，缩短质检耗时，提升组装效率，降低人工干预频次等等。

         明青智能以技术落地为导向，用可量化的效率提升数据，帮助企业打造“看得清、算得准、响应快”的智能生产范式，让AI价值真正转化为产能增长动力

      在视觉识别技术的所有指标中，准确率是衡量解决方案价值的关键标尺。

       明青AI视觉聚焦工业质检、智慧零售、智能安防等场景，以扎实的技术研发构建起高精度识别的优势。明青AI视觉依托自主研发的多维度特征提取网络，结合动态场景自适应算法，实现对复杂光照、视角变化、微小差异目标的准确捕捉。针对易混淆物体（如相似零部件、包装变体商品、复杂表情人脸），通过大量标注数据训练的深度模型，可智能辨析细微特征差异，有效降低漏检率与误识率。在实际应用中，明青AI视觉系统已在鞋类缺陷检测、市容环境监控等场景中，经实际使用验证，准确率始终保持非常高的水准。

     我们拒绝噱头式宣传，以可复现的技术实力与稳定表现，为客户提供真正值得信赖的视觉识别解决方案。 明青智能，看见更多可能！

                                 明青AI视觉方案：自研神经网络模型，助力工业智能化。

       明青AI视觉方案基于自主研发的深度神经网络架构，通过创新模型设计与持续优化，为工业场景提供高精度、高泛化性的视觉检测能力。

         方案采用多模态特征融合技术，相较传统算法对复杂场景有更好的适应性。可以实现微小缺陷的稳定识别，以及区分随机性非常大的瑕疵，检测准确率高，且识别速度更快。针对产线动态变化，模型内置快速学习和迭代机制，可在不中断生产的情况下完成参数迭代；仓储场景中，模型通过轻量化设计，在低算力设备上仍保持很高的定位精度，大幅提升了分拣效率。

        该神经网络架构已在纺织、汽车零部件、智慧城市领域落地应用，并持续进化，助力企业不断提升检测精度与运营效率。 明青AI视觉：构建企业质量管理的数字防线。视觉数据采集系统算法

明青AI视觉，高效识别缺陷。车流量监测系统解决方案

                              明青AI视觉检测系统：解决鞋业质检随机性难题。

           在鞋类制造中，缺陷检测面临多重随机性挑战：材质反光差异、纹理干扰、不规则瑕疵（如划痕、开胶、污渍）等传统算法难以稳定识别的问题。

          明青AI自主研发的多尺度动态学习架构，针对性突破复杂场景下的视觉检测瓶颈。

          技术竞争力解析：1.多模态特征融合系统集成可见光、结构光等多源数据，通过动态权重分配算法，准确区分反光、褶皱等干扰信号与真实缺陷，避免过检/漏检。2.小样本自适应迭代针对新材质、新工艺导致的未知缺陷类型，支持只需少量样本快速建模，模型迭代周期大幅度缩短，适应产线灵活调整需求。3.实时抗干扰优化内置环境光补偿模块与运动模糊修正算法，实现高检出率，低漏检率。

         目前，明青AI已在国内头部鞋企落地应用，降低了质检人工成本，并明显提升了缺陷追溯效率。

        我们专注为制造场景提供高鲁棒性、低维护成本的视觉解决方案，助力企业攻克质检不确定性难题。 车流量监测系统解决方案