本项目采用深度学习目标检测和分割算法，实现天然气管道状态的实时监测，可快速精准定位泄漏位置及识别人员是否处于操作台下等风险行为，较传统方法更高效、准确，有助于提升事故响应速度与安全保障能力。

本项目针对磁瓦表面缺陷种类多、位置复杂的问题，采用 YOLO 等深度学习方法，并结合 TensorRT 加速，实现批量自动化检测，显著提升检测效率和企业效益。项目实测缺陷检出率达 99.9%.

本项目基于 YOLOX 构建烟雾检测系统，适用于高火险要求场所、大空间或室外环境。系统可在监控画面中设置警戒区域，实时检测并标示烟雾位置，自动触发报警，有效弥补传统烟感器在野外或特殊场景下的局限，提升火灾预警能力。