表计读取

采用图像深度学习的技术手段，对电力、工业等领域的仪表（如电流表、电压表、功率表、液位计、油位计、阀门、开关、指示灯等）进行状态识别和读数提取，能够实现对仪表状态的实时监控和异常检测，提高系统的可靠性和安全性，降低人工巡检的成本和劳动强度。

环境监测

利用AI算法对采集到的数据进行深度分析和挖掘，提取有价值的信息，预测设备故障、优化运维策略。在工业生产过程中，可以对温度、湿度、压力、粉尘、工艺过程等关键参数进行实时监测，帮助企业实现智能化生产、节能减排，提前发现潜在的安全隐患，保障员工的安全。

设备状态

得益于AI技术的加持，系统能够实时监控设备的运行状态，包括温度、压力、振动、转速、跑偏、堵料、漏油、泄漏等关键参数和状态，量化指标，自主分析预警，让运维人员随时掌握设备的运行情况，及时发现异常数据。

人员行为

基于巡检机器人或安装在特定区域的摄像头捕获的图像或视频数据，利用图像处理、目标检测、行为分析等技术手段，实现对人员行为的实时监测和判断，如人员是否佩戴安全帽、着工作服，是否在特定区域抽烟、玩手机、有违规操作等。

结构缺陷

巡检系统能够对工业设施、市政基建等场景进行实时监测和数据采集，AI算法则能够识别出相关场景中的结构裂缝、变形、部件缺失、破损、断裂、松动、锈蚀，以及漏液、结冰、塌陷等缺陷状态，并预测其发展趋势。实现巡检运维的无人化和少人化。