在互联网技术的不断推动下，商业产业领域正经历着一场深刻的变革。物料管理作为商业运作的核心环节，其状态变化的检测和响应速度直接影响着企业的运营效率和成本控制。管理人员很难确保关注到每个部门，所以在这监督管理方面也给企业带来了不小的挑战。
为了让视频分析视频人工智能更接近行业生产，小规模的视频人工智能脱离GPU硬件的束缚，通过优化模型算法的方式，我们研发了一款纯CPU推理的视频智能分析服务。
面对这样的挑战，LiteAIServer平台推出了物料状态变化检测算法，这一算法为这一领域带来了很大便捷。
一、LiteAIServer物料状态变化检测算法介绍
LiteAIServer平台是一个集成了先进人工智能技术的智能视频分析平台。该平台利用深度学习、计算机视觉等前沿技术，对视频流中的物料状态进行实时监测与分析。
物料状态变化检测首先需要通过图像采集设备（如摄像头）获取物料的图像数据。由于工业环境可能存在光线变化、粉尘干扰等问题，因此需要对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等，以提高后续检测的准确度。
利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），从预处理后的图像中提取物料的形状、边界和纹理等特征。这一过程可以精确到像素级别，有助于捕捉物料状态的细微变化。
变化检测技术用于分析同一地区在不同时间的图像，识别出变化区域。这涉及到图像的均质化处理，包括几何矫正和辐射矫正，以减少由于环境因素引起的误差。
二、AI算法的特点
1、高精度识别：通过深度学习模型的训练和优化，平台能够准确识别不同类型的物料，并精准判断其状态变化，大大降低了误报和漏报的概率。
2、实时性：平台支持实时视频流分析，能够即时发现物料状态的变化，为企业的快速响应提供了有力支持。
3、自动化管理：减少了人工巡检的需求，降低了人力成本，同时提高了工作效率和准确性。
LiteAIServer的AI视频分析技术能够实现全面的实时监控，及时发现安全隐患，提高生产的安全性。同时，系统还能对大量的监控数据进行分析，提供丰富的数据支持，帮助企业优化生产流程，提高效率。通过实施智能化视频监控方案，企业实现了生产过程的智能化监管，提高了生产效率和保障安全生产。
