SaigeVAD® 视频异常检测系统
最好的机器也有出错的时候。装配部件可能会错位甚至脱落，一些关键部件可能会完全丢失。 如果不能立即检测到此类制造装配错误的话可能会导致严重的品控问题，在追查问题根源时还会导致长时间的制造停机。 SaigeVAD® 视频异常检测系统旨在自动检测此类制造装配错误。 与 SaigeVision® 一样，SaigeVAD® 基于我们专有的深度学习技术，能快速可靠地检测所有异常情况。 仅使用未标记的训练数据（例如，正常制造装配操作的连续记录视频）就可以快速有效地训练 SaigeVAD®。神经网络不仅可以检测所有异常，还可以对其中哪些是可接受的或不可接受的进行分类。
1.灵活适应照明、视频角度、装配环境和装配过程的变化。
- 与传统的视频异常检测系统不同，SaigeVAD® 可以检测变化的照明条件、摄像机角度以及装配环境和装配过程变化下的异常。 同一个模型可以在环境发生微小变化的情况下检测异常。
- 对于环境中较大的变化，SaigeVAD® 会自动计算这些变化导致的输出值偏移，并将其预先训练的模型调整到新环境，不需要重复培训。
2.不需要标记
- 标记数据的成本很高，尤其是标记视频数据。 SaigeVAD® 只需要正常制造装配的视频， 也可以包括范围广泛的可接受的异常。 例如，某些部件可以在可接受的角度和对齐范围内相互连接； 这些应该被视为可接受的异常，而不是被标记为错误。
- 即使只有少数此类“可接受异常”“的实例，SaigeVAD® 也可以准确地学习和分类异常。
3.快速、轻量和强大的视频异常检测
- 制造装配检测需要精度和速度：必须在十分之一秒内检测到异常，并且必须达到 99% 以上的精度，同时确过杀率保持在 1% 以下。
- 由于其庞大的网络以及大量类似的数据和标签要求，市场上现有的为生产监视和操作安全而开发的视频异常检测系统将不适用于制造装配检测。
- SaigeVAD® 采用我们针对制造装配检测的重复性进行优化的专有深度学习技术，使用轻型网络提供实时、稳健的性能。
