抚州安全帽安全系统

识别参数：
（1）识别内容：红色、、蓝色、白色、橘色安全帽；
（2） 识别率：90%以上；
（3）小检测尺寸：40 x 40像素；
（4）分析区域：支持画面中自定义分析区域；
（5）视频分辨率：建议D1分辨率（分辨率越高服务器性能要求越高）；
（6）视频帧率：建议5帧（不大于10帧）；
（7）视频角度要求：与水平线角度不小于10度；
（8）色彩要求：彩色画面；
（9）报警方式：报警信息可推送多平台；
（10）响应时间：延时3-5s左右（读取视频即时分析，延时长短取决于前端视频流）。
算法优势：
（1）针对动态视频，实时识别，深度优化；
（2）识别、跟踪精度高，对光线、阴天等不同环境适应性强；
（3）不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响；
（4）不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。
硬件参数：
（1）摄像头参数：兼容市面上几乎所有摄像头，分辨率720P以上；
（2）服务器配置参考：

安全帽是防御人体头部不受外来物体击打和伤害的防护用品，是、隧道涵洞施工、矿山开采、高空作业等*的量大面广的护品，与安全带、安全网并称为安全生产的“三件宝”。
安全帽识别
在易有掉落物的施工区域，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，安全帽作为一种常见和实用的个人防护面具，能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。然而，长期以来，我国施工区作业人员普片存在综合素质低、安全意识不强的问题，对安全帽佩戴的意识不强，大大增加了作业风险。传统的人工存在以下缺点：
1. 人力成本增加；
2. 人工长时间易疲劳，导致的疏忽，遗漏或者误判安全隐患；
3. 人工和人员情绪、状态、工作经验、性格和生活条件的影响，安全判别带有强烈的主观意识，缺乏客观性。
安全帽识别
安全帽识别可对进入作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员未佩戴安全帽，可立即报警，将报警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，较大提升了作业区域的管理效率，**了作业人员的安全。
主要实现功能：
（1）实时识别与预警
在服务器端部署实时分析系统，可进行实时检测和预警。在视频中实时框画出未佩戴安全帽的人员，并将截屏图片显示在客户端，可以结合现场告警设备发出报警信息，协助管理人员进行管理。
（2）报警记录存储
对出现未佩戴安全帽危险行为识别出之后，对视频进行保存，方便管理人员对记录查看追溯。
（3）系统性能
基于深度学习技术，对实时视频进行分析，满足实时性要求，识别精度高，部署简单、操作方便。
随着现代科学技术的发展，图像系统的应用范围越来越广，各级施工安全部门对作业人员的要求逐步提高，许多项目已经率先采用各种智能手段**作业人员的人身安全。安全帽识别能够满足施工单位及各级部门的实际需求，切实**施工区作业人员的人身财产安全。

对于石化、煤炭、电力、建筑等行业，安全生产是企业生存和发展的要素。不论是生产企业还是部门，对安全生产既重视又困惑。根据《JGJ59-99安全检查标准》，进入施工现场必须戴安全帽，各行业的作业规范也对佩戴安全帽做了严格的规定。
BVS安全帽识别可自动检测人员是否佩戴安全帽。在建筑工地、电力、煤矿、石化、冶金、化工等高危企业有效防范安全生产事故，*人工干预，实现安全生产智能化管理。运用智能视频分析结合*深度学习技术，具有识别率高、兼容性强、性能稳定的特点，可与更多的行业应用CMS、ERP、BIM等集成，实现更丰富的物联网智能化应用 。
安全帽识别
现在安全问题频发，在安全这方面，还寄希望于人海战术，必定是不可取的。BVS安全帽识别从根本上解决了这个难题，不但可以7*全年无休，而且坚守岗位绝不会徇私舞弊，强化了震慑作用，彻底消除了*操作人员的侥幸心理。

安全帽识别的原理是用AI技术对工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求佩戴安全帽，系统会自动发出警报，在提醒管理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的照片作为依据，AI大潮之下，传统的建筑工地也有许多方面得到了提升，除了人脸识别之外，智慧工地关心的就是安全问题，如何将AI技术应用于安全方面呢？BVS安全帽识别系统就是这些区域的守护者。可以说，安全帽识别是应用在工地管理转型升级的重要手段，为安全员进行现场监督提供有力的技术**。
在一些工地和矿区，现场经常有掉落物体，从安全的角度出发，所有进场的工作人员都必须佩戴安全帽。以前是通过监督人员巡查或观看视频来杜绝违规现象，但由于点多面广，人员看视频也看不过来，出现疏漏也在所难免，结果难以令人满意。BVS安全帽识别系统很好地解决了这个难题，对不按要求佩戴安全帽的识别率较高，足以对违规行为形成震慑，为现场工作人员竖起一道安全的防火墙，让智慧工地与安全生产充分联合起来，从根本上解除管理者和部门的后顾之忧。
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