吉安安全帽检测系统 安全帽安全系统

安徽晟尚智能科技有限公司

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。

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。

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**。

安全帽检测系统的功能介绍：
1、前端抓高清摄像机录制现场视频并上传至管理系统服务器;
2、服务器实时分析视频流，通过深度学习算法准确判定是否有行为;
3、存储行为发生的时间，地点和现场图片并发出警报；
4、安全员远程或者现场纠正。
AI智能分析大潮之下，传统的建筑工地也有许多方面得到了提升，除了人脸识别之外，智慧工地非常关心的就是安全问题，如何将AI技术应用于安全方面呢？鹰眸安全帽检测系统就是这项应用的开发者。安全帽检测系统是用AI技术对工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求佩戴安全帽或违规吸烟，系统会自动发出警报，在提醒监理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的照片，作为处罚的依据，可以说，安全帽检测系统是工地管理转型升级的重要手段，为安全员进行现场监督提供有力的技术**。
对于石化、煤炭、电力、建筑等特种行业，安全生产是企业生存和发展的关键要素。但是在这些危险区域，有些人员并没有自觉的佩戴安全帽，或者有时候佩戴，有时候又脱下来，这造成了生产企业和部门无法实时和管理，留下了巨大的安全隐患。以前是通过人员巡查或观看视频来杜绝违规现象，但由于点多面广，出现疏漏也在所难免，结果难以令人满意。安全帽检测系统很好地解决了这个难题，后端采用AI智能分析，对不按要求佩戴安全帽的识别率达到96%以上，足以对违规行为形成震慑，为现场工作人员竖起一道安全的防火墙，让智慧工地与安全生产联姻，从根本上解除管理者和部门的后顾之忧。鹰眸安全帽检测系统运行稳定，维护方便，只需将算法服务器与网络连接，算法服务器会自动抓取所需的视频流，达到7*自动的目的，为智慧工地提供安全守护。