安全帽工作服人臉識(shí)別煙火跌倒智能分析算法 AI功能說明

　　安全帽檢測(cè)

　　系統(tǒng)的視頻源來自于前端的普通網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，視頻分析服務(wù)器設(shè)置于機(jī)房或監(jiān)控中心，服務(wù)器基于linux操作系統(tǒng),配置簡(jiǎn)便，成本低廉。服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)在同一局域網(wǎng)內(nèi)，通過RTSP協(xié)議訪問攝像機(jī)視頻流，實(shí)時(shí)獲取，實(shí)時(shí)分析，實(shí)時(shí)報(bào)警。同時(shí)，系統(tǒng)不依賴于具體硬件，具備跨平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，既可用于新項(xiàng)目實(shí)施，亦可用于原有項(xiàng)目升級(jí)，系統(tǒng)能識(shí)別紅、藍(lán)、黃等多種顏色及形式的安全帽，不依賴于前端的攝像機(jī)，系統(tǒng)具備計(jì)時(shí)功能，可靈活設(shè)置持續(xù)多久報(bào)警，并在視頻上動(dòng)態(tài)顯示檢測(cè)到未戴安全帽時(shí)間，可排除草帽、遮陽帽等類似帽子的誤報(bào)，具有深度學(xué)習(xí)能力，通過學(xué)習(xí)能排除現(xiàn)場(chǎng)誤報(bào)情況。

　　系統(tǒng)可設(shè)置于通道處或作業(yè)區(qū)，通過視頻自動(dòng)識(shí)別未佩戴安全帽的人員并發(fā)出警告。警告信息同步推送至管理人員，同時(shí)截取圖片作為證據(jù)留存。安全帽識(shí)別系統(tǒng)極大地提升了作業(yè)區(qū)域的管控效率，形成了強(qiáng)大的震懾作用，保障了作業(yè)人員的安全。

　　與智慧工地管理平臺(tái)無縫集成、結(jié)合，及時(shí)在平臺(tái)報(bào)警、抓圖、語音提示、報(bào)警記錄查詢統(tǒng)計(jì)，方便領(lǐng)導(dǎo)宏觀統(tǒng)籌。

　　人臉考勤實(shí)名制

　　就過程而言，人臉識(shí)別可以分為圖像預(yù)處理、人臉檢測(cè)、人臉特征提取和分類識(shí)別 四個(gè)部分。

　　操作系統(tǒng)：Android 5.1

　　顯示屏：8英寸顯示屏

　　識(shí)別距高：0.5~5米,視鏡頭可変

　　人臉角度：左右30度,上下30度

　　識(shí)別別時(shí)間：小于1秒

　　寬動(dòng)態(tài)范圍：≥120db

　　人臉容量：5萬人臉容量

　　多臺(tái)設(shè)備共用一個(gè)人臉庫，并且與人臉布控系統(tǒng)共用一個(gè)人臉庫，整個(gè)工地只需要批量導(dǎo)入一次人臉庫即可以所有人臉檢測(cè)設(shè)備上通用,支持人臉進(jìn)出信息導(dǎo)出做考勤，支持人臉識(shí)別實(shí)時(shí)界面與其他智能分析功能同平臺(tái)顯示，多窗口顯示和輪巡

　　人臉布控

　　可視化布控是把所有的人臉識(shí)別攝像機(jī)做為一個(gè)整體，在這個(gè)整體的基礎(chǔ)上做聯(lián)動(dòng)聯(lián)防，大數(shù)據(jù)分析，再根據(jù)設(shè)置的規(guī)則進(jìn)行提前預(yù)警，比如某個(gè)人或某個(gè)部門的人不應(yīng)該出現(xiàn)在某個(gè)區(qū)域內(nèi)，則在這個(gè)區(qū)域內(nèi)，某個(gè)人或某個(gè)部門的人就相當(dāng)于黑名單了，只要一出現(xiàn)就會(huì)預(yù)警提示。也可以設(shè)置一部分人在某個(gè)區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)的頻率，一天或一個(gè)月出現(xiàn)的次數(shù)高于設(shè)置值就預(yù)警提示。

　　布控不是簡(jiǎn)單的做人臉識(shí)別，而是在識(shí)別后把識(shí)別結(jié)果做邏輯分析應(yīng)用，發(fā)揮更大的價(jià)值，最后再以一種可視化的形式體現(xiàn)出來

　　可以查詢某個(gè)人某段時(shí)間內(nèi)在地圖上顯示所有布控的攝像頭，平臺(tái)查詢所有識(shí)別過的人臉信息，在地圖上呈現(xiàn)每個(gè)布控點(diǎn)最后出現(xiàn)的人臉比對(duì)照片，在布控的區(qū)域圖上顯示，圖像顯示大小由區(qū)域圖決定，并顯示抓拍攝像機(jī)的編號(hào)和時(shí)間，并在后臺(tái)統(tǒng)計(jì)停留時(shí)間和出現(xiàn)次數(shù)等信息，查詢了模板庫中的人員名稱，就知道了對(duì)應(yīng)人員的所有信息，包括姓名、年紀(jì)、部門等所有人員信息，為后期的大數(shù)據(jù)分析做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集

　　　　 安全帽工作服人臉識(shí)別煙火跌倒智能分析算法 全部功能

　　煙火報(bào)警

　　基于視頻分析的室內(nèi)、室外煙火自動(dòng)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的目的是能夠?qū)崿F(xiàn)無人值守的不間斷工作，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的異常煙霧和火災(zāi)苗頭，以更好的方式進(jìn)行告警和協(xié)助消防人員處理火災(zāi)危機(jī)，并最大限度的降低誤報(bào)和漏報(bào)現(xiàn)象；同時(shí)還可查看現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)圖像，根據(jù)直觀的畫面直接指揮調(diào)度救火

　　該功能具有非接觸式探測(cè)的特點(diǎn)，不受空間高度、熱障、易爆/有毒等環(huán)境條件的限制，使得該系統(tǒng)為室內(nèi)大空間、室外以及傳統(tǒng)探測(cè)手段失效的特殊場(chǎng)所火災(zāi)探測(cè)提供了一種有效的解決途徑

　　傳統(tǒng)的煙霧顆粒感應(yīng)或者紅外線、激光技術(shù)。傳統(tǒng)煙霧顆粒感應(yīng)系統(tǒng)需要煙霧顆粒進(jìn)入傳感器才能引起報(bào)警，紅外及激光技術(shù)也需要煙霧遮擋才能引發(fā)報(bào)警。這些前提要求場(chǎng)合是相對(duì)封閉的空間。而室外場(chǎng)合像煉油廠、倉庫等因?yàn)樵O(shè)備設(shè)施分散，空氣流動(dòng)大，傳統(tǒng)煙火設(shè)備根本起不到作用，現(xiàn)在往往采用人員值守看管，造成管理成本上升。

　　視頻分析煙火自動(dòng)檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)正是彌補(bǔ)傳統(tǒng)火災(zāi)報(bào)警設(shè)備的不足，完全適應(yīng)于室外場(chǎng)合，而且可以遠(yuǎn)程提供實(shí)時(shí)視頻，使得集中管理變?yōu)榭赡埽哂蟹浅V闊的市場(chǎng)空間

　　火焰有著與眾不同的特征，他的顏色、溫度、形狀以及跳動(dòng)的形式都可以作為識(shí)別的依據(jù)，我們將從火焰的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征兩方面入手進(jìn)行火焰識(shí)別

　　人流量統(tǒng)計(jì)

　　支持人流量統(tǒng)計(jì)規(guī)則

　　利用普通網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，支持探測(cè)跟蹤視頻內(nèi)的人體對(duì)象，人流量統(tǒng)計(jì)、計(jì)數(shù)。支持按天、月、年、指定時(shí)間段統(tǒng)計(jì)人流量。

　　工作服檢測(cè)

　　根據(jù)指定的工作服培訓(xùn)模型，大量采集工作服樣本，通過深度學(xué)習(xí)，識(shí)別出工作場(chǎng)所中工作人員是否按要求穿戴指定工作服，對(duì)未穿指定工作服的人員，進(jìn)行抓圖報(bào)警，并進(jìn)行語音提示報(bào)警。 

　　系統(tǒng)標(biāo)識(shí)工作服的特性，工作服特性越多越準(zhǔn)確，先判斷出現(xiàn)在系統(tǒng)中的是否是人員，再判斷是否穿指定工作服，禁止出現(xiàn)非人類（如車輛、其他物品）的誤報(bào)未穿工作服

　　徘徊檢測(cè)

　　在工地的重點(diǎn)區(qū)域部署徘徊監(jiān)測(cè)功能，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有異常徘徊人員時(shí)主動(dòng)觸發(fā)報(bào)警,徘徊檢測(cè)根據(jù)需要可以設(shè)置徘徊時(shí)間，徘徊物體大小，或者徘徊對(duì)象過濾等。

　　徘徊檢測(cè)可設(shè)置于工地大門口及四周，當(dāng)人員有異常想法，在采取行動(dòng)之前，心里會(huì)有一個(gè)猶豫期，在猶豫期就會(huì)出現(xiàn)徘徊行為，通過設(shè)置徘徊檢測(cè)可以預(yù)防偷盜事件的發(fā)生，在猶豫期即被發(fā)現(xiàn)。 

　　人員跌倒檢測(cè)

　　在工地施工區(qū)域或生活區(qū)，對(duì)監(jiān)控畫面進(jìn)行跌倒監(jiān)測(cè)，通過監(jiān)測(cè)系統(tǒng)快速發(fā)現(xiàn)員工異常，防止事件惡化。

　　跌倒檢測(cè)可以設(shè)置對(duì)象過濾，比如只檢測(cè)人員，從而排除掉很多誤報(bào)的情況，另外可以設(shè)置跌倒時(shí)間，在視頻畫面中有跌倒時(shí)間顯示，通過跌倒時(shí)間的過濾，可以排除掉偶爾事件的誤報(bào)。 

　　離崗、睡崗監(jiān)測(cè)

　　在工地值班室部署離崗監(jiān)測(cè)功能，通過離崗監(jiān)測(cè)監(jiān)督值班人員否在值班室工作，防止由于人為疏忽引起的不必要損失。

　　離崗檢測(cè)支持設(shè)置對(duì)象過濾，支持設(shè)置離崗時(shí)間，支持設(shè)置多個(gè)檢測(cè)區(qū)域。

　　對(duì)象過濾可以排除只有值班人員在公辦區(qū)域才算在崗，防止一些風(fēng)扇轉(zhuǎn)動(dòng)或者一些晃動(dòng)的物體被檢測(cè)為值班人員，支持設(shè)置離崗時(shí)間檢測(cè)，檢測(cè)離開多長(zhǎng)時(shí)間才算離崗，即可根據(jù)崗位規(guī)定，允許值班人員上班上洗手間的時(shí)間。超過時(shí)間即報(bào)警 

　　人群聚集監(jiān)測(cè)

　　在工地生活區(qū)域，工地出入大門部署人群異常監(jiān)測(cè)，當(dāng)監(jiān)測(cè)到人群密集時(shí)主動(dòng)觸發(fā)報(bào)警。

　　人群聚集監(jiān)測(cè)支持不同監(jiān)測(cè)區(qū)域設(shè)置不同的聚集人數(shù)報(bào)警值，支持對(duì)象過濾

　　即第一個(gè)區(qū)域可以設(shè)置超3人報(bào)警，第二個(gè)區(qū)域可以設(shè)置超5人報(bào)警等，在同一個(gè)攝像機(jī)的不同區(qū)域可以設(shè)置不同的聚集人數(shù)報(bào)警 

　　周界入侵報(bào)警

　　通過對(duì)施工工地圍墻設(shè)定智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)定的警戒圍墻區(qū)域，一旦有可疑人員靠近或攀越圍墻時(shí)，智能分析系統(tǒng)將鎖定框標(biāo)識(shí)目標(biāo)在畫面中的具體位置，并自動(dòng)調(diào)用實(shí)際場(chǎng)景中聲光報(bào)警裝置，對(duì)可疑人員發(fā)出告警，同時(shí)聲音提醒值班人員注意，及時(shí)制止。

　　周界入侵可以設(shè)置檢測(cè)對(duì)象大小，即可解決傳統(tǒng)紅外對(duì)射時(shí)，小貓、樹葉等阻擋對(duì)射所帶來的誤報(bào)問題，大大降低現(xiàn)場(chǎng)誤報(bào) 

　　物品看守

　　對(duì)工地指定物品的看守，支持設(shè)置看守時(shí)間段，也支持設(shè)置看守物品類別，即看守的對(duì)象過濾，支持在視頻畫面中顯示看守對(duì)象的名稱，并可以設(shè)置對(duì)象丟失時(shí)間，這樣可以過濾掉因?yàn)榭词匚锲繁徽趽鯐r(shí)所引起的誤報(bào) 

　　區(qū)域入侵檢測(cè)

　　在工地的財(cái)務(wù)室、貴重物品區(qū)域等，設(shè)置區(qū)域入侵檢測(cè)規(guī)則，一旦在非正常時(shí)間段內(nèi)，有人員進(jìn)入?yún)^(qū)域即報(bào)警。

　　支持設(shè)置檢測(cè)時(shí)間段，支持檢測(cè)對(duì)象過濾，支持設(shè)置檢測(cè)方向。 

　　AB線檢測(cè)

　　支持方向檢測(cè)，支持對(duì)象過濾

　　在需要的檢測(cè)區(qū)域內(nèi)設(shè)置AB線檢測(cè)或者AB區(qū)域檢測(cè)，可以設(shè)置從A至B報(bào)警或者A至B和B至A全部都報(bào)警的模式，再配合人或車的過濾，可以檢測(cè)人或車逆行的檢測(cè)，相對(duì)于區(qū)域入侵檢測(cè)，AB線檢測(cè)更具有方向性 

　　車牌識(shí)別

　　對(duì)進(jìn)出車輛進(jìn)行車牌、車型等識(shí)別，進(jìn)行白名單自動(dòng)抬桿放行，黑名單報(bào)警提醒等。并對(duì)司機(jī)和車輛進(jìn)行人車一致性檢測(cè)