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中伟视界人工智能AI分析算法-安全帽工作服人脸识别

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产地:广东 深圳市

品牌:中伟视界

归属行业:人脸识别

关注量:434

有效期至:长期有效

更新时间:2020-10-16 17:29

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智能分析AI功能说明

1.1  安全帽检测

系统的视频源来自于前端的普通网络摄像机,视频分析服务器设置于机房或监控中心,服务器基于linux操作系统,配置简便,成本低廉。服务器与网络摄像机在同一局域网内,通过RTSP协议访问摄像机视频流,实时获取,实时分析,实时报警。同时,系统不依赖于具体硬件,具备跨平台的优势,既可用于新项目实施,亦可用于原有项目升级,系统能识别红、蓝、黄等多种颜色及形式的安全帽,不依赖于前端的摄像机,系统具备计时功能,可灵活设置持续多久报警,并在视频上动态显示检测到未戴安全帽时间,可排除草帽、遮阳帽等类似帽子的误报,具有深度学习能力,通过学习能排除现场误报情况。

系统可设置于通道处或作业区,通过视频自动识别未佩戴安全帽的人员并发出警告。警告信息同步推送至管理人员,同时截取图片作为证据留存。安全帽识别系统极大地提升了作业区域的管控效率,形成了强大的震慑作用,保障了作业人员的安全。

与智慧工地管理平台无缝集成、结合,及时在平台报警、抓图、语音提示、报警记录查询统计,方便领导宏观统筹。

 

 

1.2  人脸考勤实名制

就过程而言,人脸识别可以分为图像预处理、人脸检测、人脸特征提取和分类识别 四个部分。

操作系统:Android 5.1

显示屏:8英寸显示屏

识别距高:0.5~5米,视镜头可変

人脸角度:左右30度,上下30度


识别别时间:小于1秒

宽动态范围:≥120db

人脸容量:5万人脸容量

多台设备共用一个人脸库,并且与人脸布控系统共用一个人脸库,整个工地只需要批量导入一次人脸库即可以所有人脸检测设备上通用,支持人脸进出信息导出做考勤,支持人脸识别实时界面与其他智能分析功能同平台显示,多窗口显示和轮巡

 

 

1.3  人脸布控

可视化布控是把所有的人脸识别摄像机做为一个整体,在这个整体的基础上做联动联防,大数据分析,再根据设置的规则进行提前预警,比如某个人或某个部门的人不应该出现在某个区域内,则在这个区域内,某个人或某个部门的人就相当于黑名单了,只要一出现就会预警提示。也可以设置一部分人在某个区域内出现的频率,一天或一个月出现的次数高于设置值就预警提示。

布控不是简单的做人脸识别,而是在识别后把识别结果做逻辑分析应用,发挥更大的价值,再以一种可视化的形式体现出来

可以查询某个人某段时间内在地图上显示所有布控的摄像头,平台查询所有识别过的人脸信息,在地图上呈现每个布控点出现的人脸比对照片,在布控的区域图上显示,图像显示大小由区域图决定,并显示抓拍摄像机的编号和时间,并在后台统计停留时间和出现次数等信息,查询了模板库中的人员名称,就知道了对应人员的所有信息,包括姓名、年纪、部门等所有信息,为后期的大数据分析做基础数据采集

 

1.4  烟火报警

基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作,自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机,并大大降低误报和漏报现象;同时还可查看现场实时图像,根据直观的画面直接指挥调度救火

该功能具有非接触式探测的特点,不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制,使得该系统为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径

传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术。传统烟雾颗粒感应系统需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警,红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。这些前提要求场合是相对封闭的空间。而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散,空气流动大,传统烟火设备根本起不到作用,现在往往采用人员值守看管,造成管理成本上升。

视频分析烟火自动检测预警系统正是弥补传统火灾报警设备的不足,完全适应于室外场合,而且可以远程提供实时视频,使得集中管理变为可能,具有非常广阔的市场空间

火焰有着与众不同的特征,他的颜色、温度、形状以及跳动的形式都可以作为识别的依据,我们将从火焰的静态特征和动态特征两方面入手进行火焰识别

 

 

1.5  人流量统计

支持人流量统计规则

利用普通网络摄像机,支持探测跟踪视频内的人体对象,人流量统计、计数。支持按天、月、年、指定时间段统计人流量。

 

1.6  工作服检测

根据指定的工作服培训模型,大量采集工作服样本,通过深度学习,识别出工作场所中工作人员是否按要求穿戴指定工作服,对未穿指定工作服的人员,进行抓图报警,并进行语音提示报警。

 

系统标识工作服的特性,工作服特性越多越准确,先判断出现在系统中的是否是人员,再判断是否穿指定工作服,禁止出现非人类(如车辆、其他物品)的误报未穿工作服

1.7  徘徊检测

在工地的重点区域部署徘徊监测功能,当发现有异常徘徊人员时主动触发报警,徘徊检测根据需要可以设置徘徊时间,徘徊物体大小,或者徘徊对象过滤等。

徘徊检测可设置于工地大门口及四周,当人员有异常想法,在采取行动之前,心里会有一个犹豫期,在犹豫期就会出现徘徊行为,通过设置徘徊检测可以预防偷盗事件的发生,在犹豫期即被发现。

 

1.8  人员跌倒检测

在工地施工区域或生活区,对监控画面进行跌倒监测,通过监测系统快速发现员工异常,防止事件恶化。

跌倒检测可以设置对象过滤,比如只检测人员,从而排除掉很多误报的情况,另外可以设置跌倒时间,在视频画面中有跌倒时间显示,通过跌倒时间的过滤,可以排除掉偶尔事件的误报。

 

1.9  离岗、睡岗监测

在工地值班室部署离岗监测功能,通过离岗监测监督值班人员否在值班室工作,防止由于人为疏忽引起的不必要损失。

离岗检测支持设置对象过滤,支持设置离岗时间,支持设置多个检测区域。

对象过滤可以排除只有值班人员在公办区域才算在岗,防止一些风扇转动或者一些晃动的物体被检测为值班人员,支持设置离岗时间检测,检测离开多长时间才算离岗,即可根据岗位规定,允许值班人员上班上洗手间的时间。超过时间即报警

 

 

1.10  人群聚集监测

在工地生活区域,工地出入大门部署人群异常监测,当监测到人群密集时主动触发报警。

人群聚集监测支持不同监测区域设置不同的聚集人数报警值,支持对象过滤

即一个区域可以设置超3人报警,第二个区域可以设置超5人报警等,在同一个摄像机的不同区域可以设置不同的聚集人数报警

 

1.11  周界入侵报警

通过对施工工地围墙设定智能视频监控系统设定的警戒围墙区域,一旦有可疑人员靠近或攀越围墙时,智能分析系统将锁定框标识目标在画面中的具体位置,并自动调用实际场景中声光报警装置,对可疑人员发出告警,同时声音提醒值班人员注意,及时制止。

周界入侵可以设置检测对象大小,即可解决传统红外对射时,小猫小狗、树叶等阻挡对射所带来的误报问题,大大降低现场误报

 

1.12  物品看守

对工地指定物品的看守,支持设置看守时间段,也支持设置看守物品类别,即看守的对象过滤,支持在视频画面中显示看守对象的名称,并可以设置对象丢失时间,这样可以过滤掉因为看守物品被遮挡时所引起的误报

 

1.13  区域入侵检测

在工地的财务室、贵重物品区域等,设置区域入侵检测规则,一旦在非正常时间段内,有人员进入区域即报警。

支持设置检测时间段,支持检测对象过滤,支持设置检测方向。

 

1.14  AB线检测

支持方向检测,支持对象过滤

在需要的检测区域内设置AB线检测或者AB区域检测,可以设置从A至B报警或者A至B和B至A全部都报警的模式,再配合人或车的过滤,可以检测人或车逆行的检测,相对于区域入侵检测,AB线检测更具有方向性

 

1.15  打电话检测

在工地一些危险场所,设置打电话检测报警

支持对象检测,支持动作检测

首先检测对象为人员,检测到有手机对象,再检测打电话的动作,防止在一些危险场所和一些需要注意力高度集中的场所,检测到有人打电话即刻报警,防止危险情况的出现。

 

 

1.16  车牌识别

对进出车辆进行车牌、车型等识别,进行白名单自动抬杆放行,黑名单报警提醒等。并对司机和车辆进行人车一致性检测

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