巢湖安全帽安全系统

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：

工程现场安全帽识别监测系统，如不正确佩戴安全帽可以自动报警，工人智能管控得到ai提升，大大提高了现场的智能化水平，欢迎来电预定，也可以定制，实现工地禁止拨机，不穿工作服，烟热报警等产品，产品可提供移动推车，和4g流量远程控制，也可以提供太阳能供电和胶体电池供电，确保3天以上无间断监测。

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的DEEP LEARNING算法识别视频内容，用人工智能减轻人员的劳动负荷，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的DEEP LEARNING算法识别视频内容，用人工智能减轻人员的劳动负荷，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**。

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。
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