下料口堵塞识别算法通过视频图像分析，对电振下矿漏斗口的下料状态进行自动检测，识别是否存在拥堵、矿料堆积或溢出等异常情况。系统发现疑似堵塞后可及时触发告警，辅助管理人员快速核查和清理，保障现场下料作业正常运行。
应用场景
煤矿厂
自动识别煤矿电振下矿漏斗口是否拥堵，发现矿料溢出，立即报警，反馈给管理人员及时清理
石矿厂
自动识别石矿电振下矿漏斗口是否拥堵，发现矿料溢出，立即报警，反馈给管理人员及时清理
常见问题
算法怎么使用
算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式，边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子，开箱即用
算法怎么收费
算法交付方式灵活，可根据实际需求情况和规模进行评估，主要有按路数授权/服务器授权/年包授权
算法对摄像头有什么要求
正常200万像素即可，支持摄像头利旧使用，RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入，节省改造成本
算法如何定制
根据实际需求评估，通常单场景需要2000-5000张左右图片样本，定制流程：方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代
算法效果如何
平均准确率≥90%，采用深度学习技术可持续迭代提升效果，平均每个算法有500+个细分场景，每个场景500-800张/段精准标注数据，从数据源头保障算法质量
是否支持国产化部署
已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配，兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求