工地门禁系统实现了考勤管理信息化：通过考勤闸机收集劳务人员的考勤信息，由管理软件对考勤信息进行分析统计，管理人员可直观、快速的了解每个劳务人员或整个班组的出勤情况，据此分析劳务用工效率工种组合的合理性，进度是否满足工期节点等信息。考勤记录还可以作为处理劳务工资纠纷的依据。
门禁系统的功能：实时监控 系统构建时，在工地出入口处设置摄像机，与门禁系统实现联动。当人员进出工地刷1卡时，摄像机对刷1卡人进行抓拍。电脑软件平台实时显示人员照片 刷1卡时间、进出方向、以及抓拍的图像等信息，可立即进行抓拍图片与登记图片的对比。
工地门禁系统实现了扩容性强、安全性高，工地如增加新通道，只需安装新的控制器设备，并通过网线连入网络皆可实现与软件的互交。软件登陆可设置密码登陆，另可设置不同的登陆客户，每个客户可赋予不同的操作权限。
现场测试安全帽检测系统win7版
安全帽颜色不同，也能准确识别分析，目前支持的安全帽颜色是红色、黄/色、蓝色、白色、橘色，安全帽检测系统win7版采用本地识别，有效避免了网络数据传输对检测速度的影响，也*安装Ubuntu Linux系统，常用的win7/8/10系统都能通过连接摄像头，就可以轻轻松松对安全帽检测分析，发现未正确佩戴安全帽的人员就会警告和截图保存。
现场测试安全帽检测系统win7版
上图是工作服颜色接近安全帽颜色的检测，颜色非常相似，但是对安全帽识别没有造成影响，通过前端视频采集到后端智能分析，对颜色和形状进行精确的对比计算，这个版本的精确度和响应速度也得到了明显的提升。
现场测试安全帽检测系统win7版
在施工现场，对于安全帽检测的性能要求更高，因为现场有很多形状各异、颜色各异的物品，从上图可以看出，在复杂的施工现场，QMS1安全帽检测win7版也能准确检测识别，没有出现错误识别和无法识别的情况。随着技术的提升，这个版本对硬件的配置要求更低，一般的办公电脑都能安装，更加有效的全面应用，安全帽检测的应用领域也会越来越大。
研发背景：
工地和矿区等易有掉落物体的作业区域，安全排在位。如果安全不能保证，不仅会遭受人员伤亡和财产损失，正常的作业秩序亦无法维持，所以在工地和矿区等区域内，必须要佩戴安全帽。但是，尽管各单位经常进行安全教育，总有心存侥幸者因为各种理由不能保证时刻佩戴。现在很多地方还是采取人力盯梢的方式，用人眼通过相机或者现场检查有无场内人员不佩戴安全帽的情况，但巡查人员不可能全天候盯着，这就需要借助科技手段来实现监督。
在建筑工地及煤矿，因为有保温材料和易燃物品的存放，防火工作是重中之重，一个烟头就可能引起火灾，造成巨大的生命和财产损失，所以建筑工地和煤矿禁止吸烟，存在侥幸心理的工人可能会躲过安全巡查，这项工作需要交给无死角监控去做。
产品概述：
富维图像智慧工地-安全帽佩戴及抽烟识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用的深度学习与大数据技术，通过自动识别人员与安全帽等特征为安全员对现场监督提供有力**。本系统采用视频图像智能识别的方式，*新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。
发展趋势：
1. 集成化
依靠相机采集图像/视频，将图像/视频集中到机房，由软件进行自动识别，所有厂区/工地/矿区尽在掌握。
2. 网络化
当前已经进入高速网络时代，更快的传输速度，更大的网络带宽为安全帽佩戴识别系统未来的发展提供了一辆高速列车，以前高清图片、高清视频流传输等以前制约系统发展的瓶颈问题都由于网络技术的大力发展而消失，系统将正式走入一个网络化的时代。
3. 智能化
随着现代电子信息技术的全面发展，图像采集、分析、处理及数据存储、处理、传输等技术在智能识别领域得到了越来越广泛的应用，为全面提升系统的智能化发展提供了有力**。
详细设计：
1. 系统描述
安全帽佩戴及抽烟自动识别系统主要利用相机拍摄到的图像进行智能分析，实现对人员信息实时读取分析，人员佩戴安全帽及是否有人抽烟的情况实时展示。系统服务器安装于工地指挥部内，与原监控系统共同运行，达到方便维护、故障率低、易于使用、便于安装等优点，此外，系统兼容性强、适用面广，能对各相机厂家的图片进行分析。
2. 工作原理
1) 前端抓拍设备抓拍场内信息，并上传至管理系统服务器。
2) 服务器实时读取图片，并进行实时分析、实时输出人员安全帽佩戴信息。
3) 安全员通过扩音器或者现场提醒方式，进行处理/处罚。
技术参数
? 识别内容：红色、、蓝色、白色、橘色安全帽；
? 识别精确率：96%以上；
? 目标数量：小于10个（同一画面）
? 小检测尺寸：40 x 40像素；
? 分析区域：支持画面中自定义分析区域；
? 视频分辨率：建议不**D1分辨率（分辨率越高服务器性能要求越高）；
? 视频传输协议：RTSP协议
? 视频帧率：建议5帧（不大于10帧）；
? 视频角度要求：距地面2-2.5米，与水平线角度大于15度；
? 色彩要求：彩色画面；
? 报警方式：报警信息可推送多平台；
? 响应时间：延时1-3s左右（读取视频即时分析，延时长短取决于前端视频流）。
? 摄像头参数：网络H264信号，分辨率720P以上，支持RTSP协议（兼容市面上几乎所有监控摄像机）；
? 需要人工智能运算，服务器必须具备GPU
? 服务器配置参考：
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