阿拉丁Aladdin

阿拉丁视觉智能 Kit

企业视觉 AI,
一站式构建与运行。

汇聚视频、开发算法、构建视觉智能体。通过大小模型协同、推理管道和告警服务,把现场画面用于日常业务。

视觉助手调用工具检查装配车间,右侧呈现人员防护和通道占用画面,等待人工复核
现场问答、工具调用与画面研判

视频汇聚

视频集中管理,
画面与事件一起查看。

按厂站和区域组织摄像头,在同一页查看多路画面。按来源和处理状态筛选报警,再回到事件证据核查。

  • 摄像头目录、搜索与在线筛选
  • 1/4/9 分屏布局
  • 静音、暂停、截图与全屏控制
  • 录像回放、视频检索与报警筛选
查看视频操作指南
阿拉丁 视觉智能 Kit实时监控
点播画面
1 分屏4 分屏9 分屏
办公区在线
会议室在线
前台在线
GPU在线
按摄像头查看画面,并按来源与处理状态筛选关联报警。

视觉智能体与推理管道

大小模型协同,
构建业务视觉智能体。

视觉智能体围绕一项业务任务,把摄像头、算法、现场规则和复核服务组合起来。设置区域与时间要求,选择视觉大模型或已接入智能体,明确研判标准和输出结果。

  • 检测结果进入区域与时序规则
  • 视觉模型按业务标准复核画面
  • 接入 API 与 Dify / HiAgent 智能体资源
  • 试跑、发布,再绑定现场摄像头
车间巡检智能体
业务配置
视频来源指定摄像头与区域
检测算法ONNX · YOLO
复核资源视觉大模型 / 智能体
画面采样
目标检测
区域与时序判断
业务语义复核
研判标准

进入禁止区域时确认异常;仍在区域之外时排除;边界不清或目标遮挡时返回证据不足。

确认异常排除异常证据不足执行故障单独记录
事件证据 → 人工复核 → 告警 / 隐患处置

视频告警服务

从异常发现,
到告警处理。

把原始画面、触发条件与研判结果放在一起。人员确认事件后,按业务要求记录告警、隐患与整改,处理过程可以回查。

阿拉丁 视觉智能 Kit现场巡检
搜索摄像头或事件
事件中心 / 待复核

人员进入限制区域

待人工复核
CAM-03
生产车间 · 03 号摄像头证据帧
车间画面与配置的检测区域、人员候选框CAM-03 · 14:32:08人员 · 候选目标
检测区域候选目标保留原始画面
时序要求3 帧内命中 2 次
关联范围同一区域
证据内容画面 · 时间 · 来源

为什么形成候选

检测策略限制区域闯入
检测观察指定区域内检测到人员

核对人员、区域边界与连续画面,再确认是否属于异常。

下一步

确认异常排除异常证据不足
查看同一事件的原始画面、触发条件与复核记录。
样本标注待审核
车间图片中的人员辅助标注person
矩形框校正位置人工审核
标注属性与智能辅助
标注字段目标对象
辅助模型Grounding DINO
Promptperson
建议核对后再采纳
审核样本
冻结快照
YOLO 训练
独立评测
ONNX 候选

训练生成候选,独立评测、兼容性检查与受控发布分别完成。

算法开发一站式管理

算法开发,
从样本到模型版本。

把采集图片、误报和难例整理成数据集。辅助标注后人工校正与审核,再训练候选模型,用独立数据比较结果。

  • 采集、标注协议与人工审核
  • Grounding DINO / SAM 2 辅助标注
  • 冻结训练输入,开展 YOLO 目标检测训练
  • 独立评测、ONNX 候选与版本管理

视觉模型群

面向现场任务的
视觉模型群。

行业检测小模型、辅助标注模型与视觉大模型分工协作。根据任务、输入和部署环境,选择需要的模型资源。

Qwen-VL
InternVL
ONNX
PyTorch
OpenCV

视觉检测小模型

YOLO · ONNX

识别人员、设备与业务目标,为策略提供检测观察。

辅助标注模型

Grounding DINO · SAM 2

按描述定位对象、生成轮廓建议,人工校正与审核。

视觉大模型

Qwen-VL · InternVL · MiniCPM-V

通过适配的图像接口理解现场,结合业务标准复核证据。

企业模型与智能体

自有 ONNX · API · Dify / HiAgent

接入行业算法或智能体服务,明确输入参数与结果格式。

按任务选择与适配模型家族,核对视觉输入、运行时、模型版本、算力资源与授权。

云边端协同

云边端协同架构

端侧采集现场,边缘执行推理,中心管理视觉业务。视觉复核服务可按配置本地部署或通过授权 API 接入。

阿拉丁视觉智能 Kit视频 · 模型 · 智能体 · 运维
云

统一管理视觉业务

  • 视频通道与模型版本
  • 智能体策略与发布任务
  • 事件、报告与角色权限
模型与配置证据与状态回传
边

在现场执行推理

  • 视频取流与画面采样
  • ONNX 检测与推理管道
  • 证据保存与任务状态
视频与画面通道与设备状态
端

采集真实现场

  • 摄像头与视频平台
  • 现场终端与接入设备
  • 区域、通道与采集时间
视觉大模型与智能体API 服务 · 可经 MaaS 接入
算法开发数据 · 标注 · 训练 · 评测
运营与运维权限 · 节点 · 队列 · 操作记录
边缘载体按需选择:服务器 · 移动智算站 · UGV了解硬件

硬件生态

移动与固定部署,
适配不同现场。

固定现场选配服务器,移动任务可搭载移动智算站。围绕视频路数、模型负载与现场网络,选择算力和部署形态。

移动智算站的手提箱、拉杆箱与 UGV 载体阿拉丁移动智算站

手提箱 · 拉杆箱 · UGV · 工业现场载体

围绕任务选配算力平台

NVIDIAJetson · GPU
IntelCPU · GPU
AMDGPU
ArmSoC
华为昇腾NPU
海光DCU
寒武纪MLU
昆仑芯XPU

沿用移动智算站的算力选型体系,按运行时与模型格式完成视觉 Kit 适配。驱动、容量和断网恢复能力按实际配置验证。

应用场景与案例

安全、质量与流程管理

从安全管控、质量管理到流程管理,按现场对象、算法能力与业务标准构建应用。

工业园区安全巡检安全管控
应用案例

工业园区安全巡检

园区管理团队需要在车间、库房等区域采用一致的巡检标准。

怎么配置

按区域汇聚视频,组合人员、防护用品检测与区域规则,由视觉模型复核现场证据。

可以查看什么

值班人员查看原始画面,跟踪告警、隐患和整改记录。

咨询你的现场场景

常见问题

开始使用前

阅读服务手册

配置支持的视频平台或直连视频流,核对网络、授权与实际播放,再维护现场区域和参数。摄像头显示在线,不代表已经能够读取画面。

小模型提供目标观察,策略按区域、主体关联和时间条件形成候选。配置视觉模型或智能体后,可按业务标准复核,区分确认异常、排除异常和证据不足。

候选、复核结果、告警和隐患分别管理。策略决定仅记录、告警或形成隐患;证据不足需继续检查,服务故障也不能当作排除异常。

先维护标注协议,人工校正与审核,再冻结训练输入。当前训练流程支持 YOLO 目标检测、候选导出与独立评测。候选仍需兼容性检查,生产发布按平台保护机制执行。

取决于节点模式、授权、本地服务、持久队列和可用容量。上线前按现场网络与存储条件,分别验证任务执行、证据保留和恢复补传。

阿拉丁视觉智能 Kit

从你的现场需求,开始构建视觉应用。