警卫服识别算法通常基于深度学习技术，通过分析图像或视频流，自动识别穿着警卫服装的人员。这些算法能够处理不同颜色、场景下的警卫服，并在检测到警卫服时进行识别和报警，适用于施工区域或危险区域的人员检测。

口罩识别算法主要基于深度学习技术，通过分析图像或视频流，自动检测人员是否佩戴口罩。

安全带佩戴检测算法利用深度学习技术，通过分析车载摄像头捕获的视频流，实时识别驾驶员和乘客是否佩戴安全带。

行人检测算法利用计算机视觉，分析视频流或图像，准确识别并定位行人，广泛应用于智能监控和交通管理。

工地扬尘识别算法通过计算机视觉技术，实时监测工地扬尘情况，自动检测空气中的扬尘颗粒，提高环境监测效率。

渣土车未覆盖检测算法通过深度学习技术，实时分析图像，检测渣土车是否按规定覆盖，对未覆盖车辆进行识别和报警，提高城市管理效率。

人员离岗算法基于计算机视觉，通过摄像头实时监测特定区域，自动检测人员是否在岗。

反光衣检测算法是一种基于深度学习技术的目标检测算法，主要用于监控和识别工作人员是否穿着反光衣。

安全帽检测算法基于深度学习技术，通过图像识别监测工作人员是否按要求佩戴安全帽，提升作业现场安全。

在无人机车祸巡查中，人员倒地检测AI算法能精确识别地面倒下的人员，及时启动救援响应。

营业厅网点使用人员睡岗视觉 AI 算法，实时监控员工行为，自动识别和提醒管理者处理休息或打盹情况，提高工作效率与客户服务质量。