西藏安全帽检测系统

从智能安全帽的应用到安全帽检测系统的智能管理，现在的安全帽检测系统智能版对于安全帽佩戴标准也有了新的分析算法，对未正确佩戴、悬挂等都能准确检测识别。对于煤矿、矿井、石化、铁路建设、电力、建筑、钻井平台等特种行业，安全生产是企业生存和发展的关键要素，施工工地安全帽检测和力度越来越大了，这个版本对工作服颜色接近安全帽颜色的检测相对传统的安全帽识别精度更高。下面看看现场测试效果。
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    工作人员的安全帽颜色有多种类型，也能准确识别分析，目前支持的安全帽颜色是红色、、蓝色、白色、橘色，QMS1安全帽检测智能版采用本地识别，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。
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    上图中工作人员的服装颜色和安全帽颜色非常相似，但是对安全帽检测识别没有造成影响，通过前端视频采集到后端智能分析，对颜色和形状进行的对比计算，这个版本的度和响应速度也得到了明显的提升。
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    在复杂的施工工作环境，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安全帽检测智能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。

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：

安全帽人脸识别仪
安全帽人脸识别仪的实名制管理在全国范围内实现实时数据共享，平台系统包含建筑工人基本信息（包括姓名、年龄、号码、籍贯、家庭地址、文化程度、培训信息、技能水平、不良及良好行为记录等）、从业记录、职业技能培训与管理、建筑工人变动状态、投诉处理、不良行为记录、诚信评价、统计分析等方面的信息。大大提高了对建筑业管理、执业人员管理、合同管理的效率，方便建筑从业企业及从业工人的工作开展。
实时分析识别与预警
我公司应用视频的实时视频对工人的安全帽的佩戴进行实时识别和检测，对未佩戴安全帽和没有进行实名制录入的人拒绝入内并发出报警，告警视频、截图都可以在客户端显示。根据用户的需求也可以将报警信息推送给相关管理人员，协助管理人员安全生产管理。
报警记录存储
安全帽人脸识别仪对未佩戴安全帽和没有进行实名制录入的工人的报警截图和视频及时存储到服务器数据库中，包括时间、地点、报警截图、报警视频等形成报表信息，方便人员安全管理。
告警记录快速查询
的报警记录快速查询能够根据时间段、区域对未佩戴安全帽的行为进行告警查询，对查询到的多条记录以报表的形式展示，每条记录有详细的报警截图和视频。
系统性能
基于智能视频分析和深度学习技术，识别率高、部署快捷、操作简单。实时监测识别和预警，在实时性和准确率处于国内行业水平。兼容性强、性能稳定、可与更多的行业集成，实现更多的物联网智能化应用

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，对颜色和形状进行的对比计算，这个版本的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。
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