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       鷹眸安全帽識別系統主要用于石化、煤炭、建築等行業的作業區域,也可用于對作業規範性要求較高的電力、鐵路等行業。系統的核心理念是運用先進的DEEP LEARNING算法分析視頻內容,用人工智能減輕監控人員的勞動負荷,提高准確率。系統的核心算法運用了當前國際領先的視頻分析技術,彙集了香港科技大學和國內知名高校的技術成果,在低碼流環境下的識別精准度具備明顯優勢。

 

      鷹眸系統的視頻源來自于前端的網絡攝像機,視頻分析服務器設置于機房或監控中心,服務器基于 Windows操作系統,配置簡便,成本低廉。服務器與網絡攝像機在同一局域網內,通過RTSP協議訪問攝像機視頻流,實時獲取,實時分析,實時報警。同時,鷹眸系統不依賴于具體硬件,既可用于新項目實施,亦可用于原有項目升級。


       鷹眸系統可設置于通道處或作業區,通過視頻自動識別未佩戴安全帽的人員並發出警告,同時截取圖片和視頻流作爲證據留存。安全帽識別系統極大地提升了作業區域的管控效率,形成了強大的震懾作用,保障了作業人員的安全。

 

 


Ø 針對動態視頻,實時識別,深度優化;

Ø 識別、跟蹤精度高,對光線、陰天等不同環境適應性強;

Ø 不受人員眼鏡、胡須、發型、表情等遮擋影響;

Ø 不受人員正面、背面、側面、跑動、低頭等不同姿態影響。




性能參數

Ø 識別內容:紅色、黃色、藍色、白色、橘色安全帽;

Ø 識別精確率:92%以上;

Ø 目標數量:小于12個(同一畫面);

Ø 最小檢測尺寸:40 x 40像素;

Ø 檢測分辨率:建議不高于D1分辨率(提高分辨率會耗費更多運算資源);

Ø 視頻傳輸協議:RTSP協議;

Ø 視頻幀率:建議5-8幀(提高幀率會耗費更多運算資源); 

Ø 視頻角度要求:距地面 1.8-2.5 米,水平視角15-45度爲宜;

Ø 告警方式:截圖保存;

Ø 響應時間:延時1-2s(與網絡延時取相關)。

算法優勢

Ø 針對動態視頻實時識別,深度學習,深度優化;

Ø 大數據訓練,模型穩定,增強泛化能力,防止過擬合;

Ø  DROPOUT裁剪模型,運算效率高,硬件成本低廉;

Ø 本地部署,無需連接外網,信息安全更有保障;

Ø 識別精度高,對光線及背景環境適應性強;

Ø 不受人員的眼鏡、妝容、表情等因素影響;

Ø 不受人員背面、側面、低頭等不同姿態影響。

硬件參數

Ø攝像機:網絡H264 信號,分辨率720P 以上,支持 RTSP協議(兼容主流監控攝像機); 

Ø操作系統:Windows7 及以上;

Ø服務器配置參考:

序號

CPU核數

硬件配置

可承載攝像機數量(參考)

1

4

CPU(I5-7500,8G),內存(DDR4,128GB SSD)

1

2

6

CPU(I7-7700,16G),內存(DDR4,128GB SSD)

2

3

8

CPU(I7-8700K,32G),內存(DDR4,128GB SSD)

4


鷹眸安全帽識別系統

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鷹眸安全帽識別系統

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