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    港口碼頭生產區域行為安全監控輔助系統

    Industry applicati

    港口碼頭泊位作業面廣,機械設備比較多,在作業過程中存在一些安全隱患,譬如:作業人員的作業規范性、作業區域的監護、作業過程中對危險區域的準入管理等。雖然在現場作業過程中有工作負責人及監督人員對現場作業人員的行為進行監管,但是由于作業面較大,人數較多,難免出現現場遺漏的情況。


    為了更好、更有效的解決港口碼頭作業面的安全防護,提升監管手段的智能化水平,項目研發了基于B/S架構的行為安全輔助監控系統平臺和安全帽檢測、區域入侵檢測、人員聚集檢測三種機器視覺分析算法程序,研制了基于GPU的視頻分析裝置和移動式智能分析裝置。系統實現了作業現場全過程可視化監控體系,實現遠程視頻監督、智能視頻分析、事后視頻檢索與抽查等功能,通過違章作業行為識別、個人防護用品佩戴檢測、誤入非工作區域監測,實現監控系統自動化、智能化、數字化,實現了現場違規行為的智能分析抓拍存檔,實時進行報警提醒,從簡單的事后追責轉變為事中控制,事中處理,事后分析,變“被動監控”為“主動預警”。


    根據實際勘察及現場情況,本期作業區域安全行為監控系統將在原有系統的基礎上,在作業面內對人員的安全帽佩戴檢測、危險區域入侵檢測、人員聚集檢測,讓各級管理人員更好的管控現場作業情況,做到事情發生做到及時處置。




    視頻圖像智能分析技術在港口碼頭的應用

    標題
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    功能類別 參數指標
    人體檢出率 正面人臉檢出率:≥97%
    人臉匹配檢測 準確率:≥95%
    同張照片識別的最大人數 5人
    人臉庫容 5000人
    人臉成像要求100×100像素

    1、人員身份校核

    人員身份校核即通過人臉識別算法對參與作業的人員的身份進行校核??蓪⑷藛T臉部特征模型與其身份信息與錄入人員的身份信息進行綁定后存入系統人員庫,在作業現場通過圖片采集分析人臉模型后與人員庫中模型進行匹配,給出人員身份的校核結果。

    1.1、校核方式

    校核方式人臉識別算法可通過現場布控槍機攝像頭捕捉目標人員,聯動球機拉近適合識別距離后做進一步判別的方式進行對施工人員人臉信息進行身份校核,進一步做到違章人員身份的信息判別。

    1.2、現場視頻抓拍

    系統平臺同樣能夠實現人臉識別的功能,與其他檢測算法的使用步驟基本相同,通過在現場部署的監控攝像機實現人員身份的校核。首先需要在現場作業出入口或作業區域登記處部署專門用于人臉識別的攝像機,然后在系統平臺的“攝像頭算法綁定”中對相應的攝像機勾選“人臉識別”算法,令施工人員站在通道攝像機鏡頭前,或逐一抬頭通過監控位置,即可完成人員身份錄入。

    1.3、人員違章追蹤

    人員違章追蹤是人臉識別算法的高級應用,適用于大多數系統已經應用的算法功能。其基本原理為在檢測到違章行為的同時啟用人體檢測功能,針對已檢測到的人體對其進行一次人臉識別分析,從而對該違章人員的身份進行追蹤。但該功能的使用具有一定的條件,必須在檢測人體的同時能夠拍攝到該人員的正臉或側臉,在某些背朝攝像機或距離較遠無法拍到有效人臉的情況下則無法適用。
    該功能的啟動與其他檢測算法的使用步驟基本相同,在系統平臺的“攝像頭算法綁定”中在相應的已勾選的算法旁邊勾選“人員追蹤”功能。人員追蹤功能啟用后,能夠在違章行為的告警頁面中查看該名違章人員的基本信息,若該人員未在識別庫中則給出“發現異常人員”的提示,若無法從本次告警中檢測到人臉則給出“無法追蹤”的提示。

    算法參數指標:

    標題
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    功能類別參數指標
    人體檢出率檢出率:≥95%
    安全帽佩戴檢測準確率:≥90%
    人體成像要求120×360像素

    2、安全帽檢測

    安全帽檢測算法采用了計算機深度學習算法,通過進行海量安全帽模型檢測訓練后配合現場部署的攝像頭,對作業區域內的人員安全帽佩戴情況進行檢測。對未佩戴安全帽的人員做出預警防范,并在系統平臺中產生告警信息。

    算法參數指標:

    標題
    更多
    功能類別參數指標
    人體檢出率檢出率:≥95%
    安全帽佩戴檢測準確率:≥90%
    人體成像要求120×360像素

    3、人員聚集檢測

    人員聚集檢測算法采用了計算機深度學習算法,通過進行海量的人體模型檢測訓練后配合現場部署的攝像頭,對作業區域內的人員數量情況進行檢測。對超過多少數量人員(可自行設定)做出預警防范,并在系統平臺中產生告警信息。

    算法參數指標:

    標題
    更多
    功能類別參數指標
    人體檢出率檢出率:≥95%
    安全帽佩戴檢測準確率:≥90%
    人體成像要求30×90像素

    4 、危險區域闖入檢測

    危險區域闖入檢測算法采用了計算機深度學習算法,通過進行海量的人體模型檢測訓練后配合現場部署的攝像頭,對作業區域內的危險區域闖入人員進行檢測,并實時的做出預警防范,并在系統平臺中產生告警信息。

    算法參數指標:

    5、危險駕駛行為檢測預警

    在特定車輛(如叉車)駕駛室前方安裝攝像頭,部署前端智能分析裝置,對攝像頭視頻進行實時檢測分析,發現哈欠等疲勞駕駛情況,或者打電話、抽煙、玩手機等違章行為時現場進行聲音告警提示,并傳回后臺進行統一管理。產品可作為一個獨立的子系統,也可配合原有車載主機(共用無線網絡信道)使用,有效實現基于視頻的智能事件檢測,滿足駕駛人員的智能化監管需求。

    產品技術參數:

    產品外形

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    • 硬件對接

      碼頭施工區域現有多個監控用球機,尚不清楚這些球機的日常使用頻度。如果部分球機使用頻度不高,可以調整焦距參數后復用于現場覆蓋分析。網絡設備需要根據現有情況分析是否

    • 軟件系統對接

      客戶現有常規視頻監控系統一套,新開發后臺平臺系統可以采用網頁內嵌方式嵌入現有監控系統,通過編程實現單點登錄。攝像頭可以通過配置在兩個系統中共用。

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    • 軟件系統對接

      客戶現有常規視頻監控系統一套,新開發后臺平臺系統可以采用網頁內嵌方式嵌入現有監控系統,通過編程實現單點登錄。

      攝像頭可以通過配置在兩個系統中共用。

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    • 系統延伸性

      系統二期延伸:

      1)槍球聯動方案可以實現舉小旗識別分析及更多的穿戴檢測分析:包括反光衣、空中作業安全帶等。

      2)人員步態分析,進一步核實出識別違章人員身份信

    7 網絡架構

    安全帽檢測算法采用了計算機深度學習算法,通過進行海量安全帽模型檢測訓練后配合現場部署的攝像頭,對作業區域內的人員安全帽佩戴情況進行檢測。對未佩戴安全帽的人員做出預警防范,并在系統平臺中產生告警信息。


    1)槍球聯動方案可以實現舉小旗識別分析及更多的穿戴檢測分析:包括反光衣、空中作業安全帶等。

    2)人員步態分析,進一步核實出識別違章人員身份信息。

    3)差分GPS基站成本降低后可以用于實現人車精準定位及碰撞預防。

    4)特種車輛違規行駛判別。

    5)揚塵監測、開闊場景揚塵覆蓋監測,貨場車輛沖洗及沖洗智能監測。


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