客户案例

现场：全国性连锁商超的烘焙区，商品现烤后直接上架，没有条码或条码在包装背面不方便扫；客流高峰集中，收银台不能等；门店网络质量参差。

做法：识别模型与商品库放在收银设备本地，认货在本地完成，单据生成本地闭环；商品库更新走独立维护流程，新增商品不需要客户端发版；识别结果与画面摘要留存，用于事后核对与纠纷处理。

交付：端侧 SDK + 收银客户端 + 商品库维护流程 + 门店上线验收清单。

该场景的合作方与规模数据待客户授权后补充。

现场：精密结构件表面高反光，缺陷尺寸小、对比度低；产线节拍固定，判定必须在节拍内给出；误报多了工人会直接把系统停掉。

做法：先定成像方案——光源类型、入射角、工作距离与曝光固定下来，让缺陷在图上稳定可见；再按工件区域切片检测，不同缺陷类型分别设阈值；判定结果标在原图上，标缺陷本身，不画包围大框。

交付：成像方案 + 端侧检测模型 + 判定与留图规范 + 误报/漏检分开统计的验收口径。

现场：制造园区已有大量摄像头，品牌与型号混杂，时间基准不一致；录像在存，但出事时按人翻录像，效率极低。

做法：先做统一接入与时间对齐，把录像变成可检索的结构化记录；分析服务与录像链路解耦，分析异常不影响录像本身；检索按事件维度走——时间、区域、类型。

交付：视频接入与结构化存储 + 分析服务 + 检索界面，整套私有化部署在客户机房。

现场：多门店后厨的日常检查依赖人工记录，字迹与真实性都难核实；总部要的是可汇总的凭据，不是一叠表格。

做法：把检查项固化成端侧判定流程，在终端逐项完成；结果带时间与画面摘要上报，云端只做统计与异常汇总。

交付：晨检终端 + 端侧判定 + 云端统计看板。