人工智能产业的飞速发展以及人工智能在各个行业的成功应用，传统工厂也渐渐成功跃进至智能工厂。为了满足传统工厂到智能工厂的跃进，以及智能工厂对于生产过程的智能监控需求，智能视频监控系统便孕育而生。智能视频监控系统的技术架构主要包含泛在连接层、智能感知层和可视化层。泛在连接层主要是进行各类不同类型的相机设备、硬盘刻录机设备连接，采集底层视频采集设备的数据信息。智能感知层主要是将采集到的视频数据信息进行实时的智能分析，感知其中所包含的信息，将非结构化的视频数据转换成结构化的数据进行分析并存储。可视化层主要是指智能视频监控系统可支持桌面终端、移动终端以及大屏系统等进行多样性的可视化展示。工厂级其他管理系统以及第三方系统与智能视频监控系统可进行插拔式融合。智能视频监控系统解决了工厂级信息化系统、自动化系统、生产辅助系统中现行存在的“应用烟囱”问题，构建技术框架一致、可弹性扩展、实现泛在连接、“可测可控、可产可管”的横向集成环境。实现工艺技术、自动化技术与信息技术的融合创新。

钢铁工业产品线中热连轧、中厚板、连铸坯、棒材、冷轧板带等生产线具有复杂性、多变性等特点，其产品的质量好坏直接影响到生产 效率和企业效益。针对这种高温、高速、人工检测效率极低、工人强度大安全性难移保证等众多关键问题，我们开发钢铁工业非接触的、高速、高精度在线质量检测关键技术具有非常重要的现实意义。 该技术给出了基于机器视觉的高温高速成像，复杂背景缺陷库及模型建立，并行计算系统等关键技术的成套钢铁工业视觉检测方案，通过工业摄像机获取到的大量钢板图像数据，经过并行计算机系统综合计算、分析，使用深度学习卷积神经网络方法建立缺陷数据识别模型，这样在生产过程中若再次出现同类缺陷类型时实现将同类缺陷抓拍并检测识别出来，从而实现质量自动分析及缺陷报警。 应用该技术可以对钢铁工业板带钢生产减少废品率，减少开卷次数，减少翻板次数，降低工人劳动强度，改善工人质检作业环境，实现在线质量检测的同时可整体提高产线生产效率。从实际应用上看，可大幅度减少由于批量质量问题产生的损失，该技术已推广到多个热连轧、中厚板、连铸坯、棒材、退火酸洗等生产线应用，据有些客户热轧、中厚板钢厂使用该技术后实际数据对比可知，每年整体产生1000万以上的价值。