吉林安全帽系统 安全帽安全系统

统技术指标及硬件要求
相机要求：有h264格式的rtsp视频流，拍摄角度采取平视或者一定角度的俯视，不能完全俯视。
服务器配置要求：CPU(i7-3770)内存(双4G)；硬盘(SATA,希捷,500G,7200转)
数据处理能力：一台服务器可带10路以上相机，分析频率：2秒分析一次，可视硬件情况调整。
识别准确率：≥95%
图片分辨率：≥200万像素
操作系统： 64位操作系统。支持WIN7，WIN8, Windows-Server2008等
系统功能：
(一)视频/图片识别
系统可以直接接入相机，分析视频，也可以分析图片。
(二)   人员采集
系统可以自动识别出拍摄区域内的人员。
(三)   安全帽识别
系统可自动识别出人员是否佩戴安全帽。
(四)   抽烟识别
系统可自动识别人员是否有抽烟等违规行为。
(五)  越界检测
可在视线区域内划定虚拟界线，若有人闯入，则报警。
(六)报警功能
如发现有人员未佩戴安全帽或者抽烟，可以在监控室进行语音报警，提醒处理。
(七) 全天候智能分析
智能全自动分析，*人员值守，*人为操作。
应用场景：
在建工地：如地铁施工现场，建筑施工现场等。
矿区：煤矿等需要佩戴安全帽和禁止吸烟的区域。
建成厂区：需要佩戴安全帽和禁止吸烟的任何厂区。

安全帽识别系统主要用于石化、煤炭、建筑等行业的作业区域，也可用于对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业。系统的核心理念是运用当前先进的DEEP LEARNING算法识别视频内容，用人工智能减轻监控人员的劳动负荷，提高准确率。系统的核心算法运用了当前国际的视频分析技术，汇集了中国香港科技大学和国内**高校的技术成果，在低码流环境下的识别精准度具备明显优势。
系统的视频源来自于前端的网络摄像机，视频分析服务器设置于机房或监控中心，服务器采用Ubuntu Linux高稳定性操作系统。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，鹰眸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。
产品特征
? 针对动态视频，实时识别，深度优化；
? 识别、跟踪精度高，对光线、阴天等不同环境适应性强；
? 不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响；
? 不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。
产品描述
安全帽识别系统主要用于石化、煤炭、建筑等行业的作业区域，也可用于对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业。系统的核心理念是运用当前先进的DEEP LEARNING算法识别视频内容，用人工智能减轻监控人员的劳动负荷，提高准确率。系统的核心算法运用了当前国际的视频分析技术，汇集了中国香港科技大学和国内**高校的技术成果，在低码流环境下的识别精准度具备明显优势。
系统的视频源来自于前端的网络摄像机，视频分析服务器设置于机房或监控中心，服务器采用Ubuntu Linux高稳定性操作系统。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，鹰眸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。
安全帽识别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，并可截取图片和视频流作为证据留存。安全帽识别系统较大地提升了作业区域的管控效率，形成了强大的震慑作用，**了作业人员的安全，目前在华润电力、武汉地铁等**企业中均有成熟的应用并得到**。

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：
http://chengye888.cn.b2b168.com
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