CV技术在能源行业和森林防火行业中可解决的难点：
在一些特殊性质的行业，例如能源行业和森林防火行业。
能源行业如何规避危化品本身所带来的高风险、如何实现标准化和高效低风险的巡检和作业流程、如何规避管理管控中的遗漏点、如何及时响应突发安全隐患事件……
森防行业如何在广阔山林有效的巡山、如何及时发现和扑灭突发的火情、如何在林火蔓延时预判趋势、如何使得灭火无人机等设备精准的执行工作、如何管理距离遥远的工作人员……
这些难点和痛点很多都可以通过计算机CV技术解决。
由计算机来代替人力，用数字双眼代替人眼，建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统，通过算法自动识别，自动甄别，可高精准判断隐患风险、智能化识别管理和作业遗漏，迅速的提升各类工作执行效能。
垂直行业！庞大数据资源库搭建和算法技术加持
在能源行业和森林防火行业CV识别中，面临着两个技术难点：①特征提取难；②计算量大。
面对这两个问题，弘和集团采用卷积神经网络和深度学习，可以有效的抓取油气站、油库、森林防火各类场景图像中的特征，在不影响特征提取的前提下，使用海量的数据进行有效的降维，不但大大减少了对算力的要求，并且在保证高识别准确率的同时达到了高响应速度。
庞大的数据库支撑和算法技术突破并行：针对能源行业和森林防火行业验证了超过十万个数学模型。针对特定的应用场景，标注和质检的训练集达千万GB，测试集达百万GB。
丰富的算法模型、数据库资源迭代，可以保证能源行业和森林防火行业各类CV应用场景识别的效率和精准率。