模型广场： 润吧云AI模型库

智能识别监控画面中人员是否佩戴安全帽，自动过滤误报，有效区分真实未戴帽违规与误报情况，大幅降低无效报警。

智能判断监控系统火焰报警截图是真实火情还是误报（如反光、灯光等），有效降低虚假报警率，让安全人员专注处理真正的火灾隐患。

精准识别监控画面中的抽烟行为，支持多人场景下逐一判定是否存在抽烟违规，适用于禁烟区域的智能管控。

自动识别工厂车间、危险区域等禁止使用手机场景中的接打电话违规行为，帮助企业及时发现并处理安全隐患。

自动检测人员是否按规定穿着工作服，适用于工厂车间、施工现场等需要统一着装的场景，帮助企业规范人员着装管理。

识别监控画面中的烟雾，区分真实烟雾与误报（如水蒸气、雾气等），提升环境安全监控精度，实现早期预警。

区域入侵告警旁路过滤模型。基于 YOLO11s 人体门控 + 昼夜分流决策管线：对告警图片判定有人/无人，白天无人告警自动拦截或标记、夜间有人告警直通推送，检测失败 fail-open 放行，大幅压缩无效报警量。

岗位脱岗告警的误报过滤模型。自动判别监控画面中岗位是否有人值守：画面中有人值守，判定原告警为误报并拦截；确认岗位无人，则保留为真实脱岗告警推送。对光线不足、遮挡、背对镜头等难以判别的画面自动升级复核，在压降无效报警的同时避免漏报。支持室内值班场景与室外岗位场景两种判别口径。

睡岗告警的误报过滤模型。智能研判监控画面中值班人员是否真实处于睡岗状态：确认人员清醒或画面无人时，判定原告警为误报并拦截；确认存在睡岗迹象时，经多帧确认后保留告警推送。内置同一事件去重与连拍降噪，在压降无效报警的同时避免漏报。

围栏翻越告警的误报过滤模型。智能研判监控画面中是否存在真实翻越行为：确认画面无人或仅动物经过时，判定原告警为误报并拦截；确认人员翻越或已进入围栏内侧时，按紧急告警保留推送；人员在围栏附近活动时，按时段分级提醒。内置同一事件去重降噪，在压降无效报警的同时避免漏报。