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??傳統(tǒng)的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)管理是否佩戴安全帽就是靠人去看，這種方法太耗費(fèi)時(shí)間，并且生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)空間過大、人員過多，監(jiān)管人員的精力是有限的，不能無時(shí)無刻都盯著你，這種傳統(tǒng)的管理方法已經(jīng)無法滿足日益增長(zhǎng)的需求。我們應(yīng)該借助科技的發(fā)展，用更智能化的方式去對(duì)工地進(jìn)行管理安全帽識(shí)別可自動(dòng)檢測(cè)人員是否佩戴安全帽。在建筑工地、電力、煤礦、石化、冶金、化工等高危企業(yè)有效防范安全生產(chǎn)事故，無需人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)智能化管理。運(yùn)用智能視頻分析結(jié)合最前沿深度學(xué)習(xí)技術(shù)，具有識(shí)別率高、兼容性強(qiáng)、性能穩(wěn)定的特點(diǎn)。安全帽檢測(cè)的工作原理安全帽檢測(cè)系統(tǒng)是基于視頻流的智能圖像識(shí)別系統(tǒng)，利用的深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過自動(dòng)識(shí)別人員與安全帽佩戴等特征為安全員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供有力保障。本系統(tǒng)采用視頻圖像智能識(shí)別的方式，無需新增硬件，實(shí)時(shí)監(jiān)控識(shí)別，實(shí)時(shí)報(bào)警，快捷方便中偉視界安全帽檢測(cè)系統(tǒng)，首先根據(jù)深度學(xué)習(xí)人的樣本，學(xué)習(xí)頭部樣本，再學(xué)習(xí)安全帽樣本，再檢測(cè)視頻中是否有這些樣本，然后再根據(jù)檢測(cè)到各種樣本的數(shù)量，首先判斷樣本數(shù)量是否相符，再判斷各種樣本是否相匹配，從位置、狀態(tài)、形態(tài)等各方面綜合判斷。安全帽識(shí)別的原理是用AI技術(shù)對(duì)工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，如果發(fā)現(xiàn)工作人員未按要求佩戴安全帽，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，在提醒管理人員的同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)保存時(shí)間、地點(diǎn)及相應(yīng)的照片作為依據(jù)，AI大潮之下，傳統(tǒng)的建筑工地也有許多方面得到了提升，除了人臉識(shí)別之外，智慧工地最關(guān)心的就是安全問題，如何將AI技術(shù)應(yīng)用于安全方面呢？安全帽識(shí)別系統(tǒng)就是這些特殊區(qū)域的守護(hù)者?？梢哉f，安全帽識(shí)別是應(yīng)用在工地管理轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要手段，為安全員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供有力的技術(shù)保障。在一些工地和礦區(qū)，現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)常有掉落物體，從安全的角度出發(fā)，所有進(jìn)場(chǎng)的工作人員都必須佩戴安全帽。以前是通過監(jiān)督人員巡查或觀看視頻來杜絕違規(guī)現(xiàn)象，但由于點(diǎn)多面廣，監(jiān)管人員看視頻也看不過來，出現(xiàn)疏漏也在所難免，結(jié)果難以令人滿意。中偉視界安全帽識(shí)別系統(tǒng)很好地解決了這個(gè)難題，對(duì)不按要求佩戴安全帽的識(shí)別率極高，足以對(duì)違規(guī)行為形成震懾，為現(xiàn)場(chǎng)工作人員豎起一道安全的防火墻，讓智慧工地與安全生產(chǎn)充分聯(lián)合起來，從根本上解除管理者和監(jiān)管部門的后顧之憂。安全帽檢測(cè)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)小像素識(shí)別在攝像機(jī)可視范圍內(nèi)全面布控，這種應(yīng)用于施工現(xiàn)場(chǎng)時(shí)非常有用，用小鏡頭大范圍查看，只要在監(jiān)控范圍內(nèi)，露出頭部就會(huì)被檢測(cè)到， 不給人有任何的僥幸心里，從而更有效的防止意外事故的發(fā)生的可能性。中偉視界安全帽檢測(cè)對(duì)較遠(yuǎn)距離的安全帽也能檢測(cè)，只要安全帽或頭部在圖像中的像素能達(dá)到40*40以上就可以進(jìn)行檢測(cè)。其他帽類識(shí)別 在現(xiàn)場(chǎng)有些施工人員喜歡帶具有遮擋太陽(yáng)功能的帽子，為了一時(shí)舒服而忘記了安全，比較帶一些草帽、遮陽(yáng)帽等，但這類帽子雖然能帶來涼快，但卻不能帶來安全，存在較大的安全隱患，夜晚、強(qiáng)光環(huán)境下識(shí)別 中偉視界安全帽識(shí)別不僅僅停留在室內(nèi)和理想環(huán)境下的檢測(cè)，而施工現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境往往是錯(cuò)綜復(fù)雜的，太陽(yáng)光、夜晚光線、車燈強(qiáng)光照射等不利于檢測(cè)的情況處處存在，在這些不利環(huán)境下就更加考驗(yàn)算法的準(zhǔn)確性了不同顏色識(shí)別 現(xiàn)場(chǎng)安全帽往往不只一種顏色，這就要求安全帽算法不針對(duì)一種款式或顏色進(jìn)行識(shí)別，而是多種顏色都要能識(shí)別出來，當(dāng)然，這就要求現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境在夜晚的情況要進(jìn)行補(bǔ)光，即不能在黑白視頻下進(jìn)行多種顏色的安全帽檢測(cè)了 中偉視界安全帽檢測(cè)能檢測(cè)的安全帽顏色有紅、黃、藍(lán)、白等顏色集型識(shí)別當(dāng)人員密集、扎堆時(shí)，是否能判斷出人員是否佩戴安全帽，也是重點(diǎn)檢驗(yàn)安全帽檢測(cè)算法的一個(gè)重要指標(biāo)，還有就是檢測(cè)速度，當(dāng)有人出現(xiàn)就能判斷是否有佩戴安全帽了，而不是等到人員出來之后等很久才能檢測(cè)到，這個(gè)檢測(cè)速度不但在這種人員扎堆的情況下特別有用，只要人員一冒頭就能被檢測(cè)到，還在于有些施工人員在攝像機(jī)的一角出現(xiàn)時(shí)，算法能不能快速的捕捉到施工人員有沒有佩戴安全帽，而不是需要等到施工人員走到攝像機(jī)中間的時(shí)候才能檢測(cè)到，或者一些脫掉安全帽的情況能快速的被發(fā)現(xiàn)，這樣就是檢驗(yàn)安全帽檢測(cè)算法是否優(yōu)越的指標(biāo)了。車上識(shí)別 半身識(shí)別有助于對(duì)于坐在操作工具上的人員檢測(cè)，檢測(cè)這些施工人員是否有佩戴安全帽，尤其是一些半敞開式車輛的司機(jī)人員，很容易忽視這個(gè)問題，但這部分人也存在較大危險(xiǎn)。中偉視界安全帽檢測(cè)能檢測(cè)坐在半敞開工具車上的司機(jī)人員是否佩戴安全帽，當(dāng)然，可以根據(jù)需要可以不檢測(cè)這部分人員的安全帽，根據(jù)項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)的需要安全帽檢測(cè)的必要性安全帽佩戴檢測(cè)的功能很實(shí)用?，F(xiàn)在國(guó)家相關(guān)部門對(duì)安全生產(chǎn)一直保持高壓態(tài)勢(shì)，但以前的安監(jiān)手段已經(jīng)明顯不能滿足要求。將人工智能與安全生產(chǎn)相結(jié)合是中偉視界的專業(yè)研究領(lǐng)域，也是優(yōu)勢(shì)所在。將安全帽佩戴檢測(cè)（識(shí)別）的功能運(yùn)用于智慧工地、智慧園區(qū)、智慧礦區(qū)、智能?；酥林腔鄢鞘袑⑹谴髣?shì)所趨，是將安全監(jiān)控由事后追責(zé)轉(zhuǎn)變?yōu)槭孪阮A(yù)警的關(guān)鍵技術(shù)，必將對(duì)安全監(jiān)控的工作理念和工作方式帶來一次革新。