施工監測算法平台
基于深度學(xué)習神經(jīng)網絡算法來實現施工環境的智能(néng)分析，智能(néng)算法采用YOLOv4目标檢測算法進(jìn)行圖像檢測、ResNet-50算法進(jìn)行圖像分類以及Deeplab V3神經(jīng)網絡分割算法進(jìn)行場景分割，綜合以上應用技術對(duì)視頻流圖片進(jìn)行計算分别。配套硬件采用高性能(néng)數據流AI芯片，提供不同邊緣計算平台，支持橫向(xiàng)擴縮容的多類型計算節點，實現多路視頻結構化分析，
産品功能(néng)
人員佩戴安全帽檢測算法
通過(guò)對(duì)進(jìn)入作業區人員分析，定位出人員頭像位置，識别檢測是否佩戴安全帽。通過(guò)現場監控視頻對(duì)畫面(miàn)動态捕捉，實現對(duì)現場安全帽佩戴的動态檢測，提升現場安全行爲管理。
人員工服檢測算法
通過(guò)分析視頻監控回傳視頻流，識别及檢測人員是否正确穿著(zhe)工服，對(duì)項目現場工人未穿著(zhe)功夫進(jìn)行抓拍，實時視頻監測預警在崗工人是否按照要求做好(hǎo)安全防範措施作業。
人員抽煙檢測算法
對(duì)指定區域實時監測，當識别人員在工作時間是否存在吸煙行爲，對(duì)報警畫面(miàn)進(jìn)行實時上報。防止人員在禁煙區域内吸煙。
場地明火檢測算法
針對(duì)作業區域發(fā)生燃燒出現明火伴有煙霧的火焰進(jìn)行識别，對(duì)報警畫面(miàn)進(jìn)行實時上報。防範作業區域發(fā)生危險情況。
叉車障礙物檢測算法
通過(guò)分析視頻監控回傳視頻流，實時檢測車輛運行狀态，識别車輛存在運動并檢測運動方向(xiàng)，再針對(duì)運動方向(xiàng)前方區域檢測人體和障礙物，對(duì)運動方向(xiàng)上存在人體或障礙物等情況進(jìn)行危險報警，算法報警可觸發(fā)現場提示音響，對(duì)現場作業人員進(jìn)行提示。
人員越界算法
在作業區域劃出越界紅線，針對(duì)闖入預先設置好(hǎo)的紅線危險區域時立即報警，确保員工的人身安全。
産品價值
針對(duì)工地等應用場景存在的作業周期長(cháng)、工藝複雜、涉及機械設備衆多等情況，采用更智能(néng)、更高效、全覆蓋的方式來改進(jìn)施工環境與施工人員的交互關系，提高交互的明确性、效率、靈活性和響應速度，降低信息傳遞不暢造成(chéng)的安全風險隐患，對(duì)工作現場的重點區域進(jìn)行集中可視化安全監管。
合作客戶
