表計讀取
采用圖像深度學習的技術手段，對電力、工業等領域的儀表（如電流表、電壓表、功率表、液位計、油位計、閥門、開關、指示燈等）進行狀態識別和讀數提取，能夠實現對儀表狀態的實時監控和異常檢測，提高系統的可靠性和安全性，降低人工巡檢的成本和勞動強度。
環境監測
利用AI算法對采集到的數據進行深度分析和挖掘，提取有價值的信息，預測設備故障、優化運維策略。在工業生產過程中，可以對溫度、濕度、壓力、粉塵、工藝過程等關鍵參數進行實時監測，幫助企業實現智能化生產、節能減排，提前發現潛在的安全隱患，保障員工的安全。
設備狀態
得益于AI技術的加持，系統能夠實時監控設備的運行狀態，包括溫度、壓力、振動、轉速、跑偏、堵料、漏油、泄漏等關鍵參數和狀態，量化指標，自主分析預警，讓運維人員隨時掌握設備的運行情況，及時發現異常數據。
人員行為
基于巡檢機器人或安裝在特定區域的攝像頭捕獲的圖像或視頻數據，利用圖像處理、目標檢測、行為分析等技術手段，實現對人員行為的實時監測和判斷，如人員是否佩戴安全帽、著工作服，是否在特定區域抽煙、玩手機、有違規操作等。
結構缺陷
巡檢系統能夠對工業設施、市政基建等場景進行實時監測和數據采集，AI算法則能夠識別出相關場景中的結構裂縫、變形、部件缺失、破損、斷裂、松動、銹蝕，以及漏液、結冰、塌陷等缺陷狀態，并預測其發展趨勢。實現巡檢運維的無人化和少人化。
