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鹰眸安全帽识别系统

 鹰眸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。

       鹰眸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先进的DEEP LEARNING算法分析视频内容,用人工智能减轻监控人员的劳动负荷,提高准确率。系统的核心算法运用了当前国际领先的视频分析技术,汇集了香港科技大学和国内知名高校的技术成果,在低码流环境下的识别精准度具备明显优势。

 

      鹰眸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监控中心,服务器基于 Windows操作系统,配置简便,成本低廉。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,既可用于新项目实施,亦可用于原有项目升级。


       鹰眸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,同时截取图片和视频流作为证据留存。安全帽识别系统极大地提升了作业区域的管控效率,形成了强大的震慑作用,保障了作业人员的安全。

 

 


Ø 针对动态视频,实时识别,深度优化;

Ø 识别、跟踪精度高,对光线、阴天等不同环境适应性强;

Ø 不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响;

Ø 不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。




性能参数

Ø 识别内容:红色、黄色、蓝色、白色、橘色安全帽;

Ø 识别精确率:92%以上;

Ø 目标数量:小于12个(同一画面);

Ø 最小检测尺寸:40 x 40像素;

Ø 检测分辨率:建议不高于D1分辨率(提高分辨率会耗费更多运算资源);

Ø 视频传输协议:RTSP协议;

Ø 视频帧率:建议5-8帧(提高帧率会耗费更多运算资源); 

Ø 视频角度要求:距地面 1.8-2.5 米,水平视角15-45度为宜;

Ø 告警方式:截图保存;

Ø 响应时间:延时1-2s(与网络延时取相关)。

算法优势

Ø 针对动态视频实时识别,深度学习,深度优化;

Ø 大数据训练,模型稳定,增强泛化能力,防止过拟合;

Ø  DROPOUT裁剪模型,运算效率高,硬件成本低廉;

Ø 本地部署,无需连接外网,信息安全更有保障;

Ø 识别精度高,对光线及背景环境适应性强;

Ø 不受人员的眼镜、妆容、表情等因素影响;

Ø 不受人员背面、侧面、低头等不同姿态影响。

硬件参数

Ø摄像机:网络H264信号,分辨率720P以上,支持RTSP协议(兼容主流监控摄像机); 

Ø操作系统:Windows7及以上;

Ø服务器配置参考:

序号

CPU核数

硬件配置

可承载摄像机数量(参考)

1

4

CPU(I5-7500,8G),内存(DDR4,128GB SSD)

1

2

6

CPU(I7-7700,16G),内存(DDR4,128GB SSD)

2

3

8

CPU(I7-8700K,32G),内存(DDR4,128GB SSD)

4


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