安全帽識別系統(tǒng)主要用于石化、煤炭、建筑等行業(yè)的作業(yè)區(qū)域，也可用于對作業(yè)規(guī)范性要求較高的電力、鐵路等行業(yè)。系統(tǒng)的核心理念是運用*的DEEP LEARNING 算法分析視頻內(nèi)容，用人工智能減輕監(jiān)控人員的勞動負荷，提高準確率。系統(tǒng)的核心算法采用當前的視頻分析技術(shù)，匯集了國內(nèi)高校的技術(shù)成果，在低配置、低碼流環(huán)境下的識別精準度具備明顯優(yōu)勢。

鷹眸系統(tǒng)的視頻源來自于前端的網(wǎng)絡(luò)攝像機，視頻分析服務(wù)器設(shè)置于機房或監(jiān)控中心，服務(wù)器基于 Windows 操作系統(tǒng),配置簡便，成本低廉。服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)攝像機在同一局域網(wǎng)內(nèi)，通過 RTSP 協(xié)議訪問攝像機視頻流，實時獲取，實時分析，實時告警。同時，鷹眸系統(tǒng)不依賴于具體硬件，既可用于新項目實施，亦可用于原有項目升級。

鷹眸系統(tǒng)可設(shè)置于通道處或作業(yè)區(qū)，通過視頻自動識別未佩戴安全帽的人員并發(fā)出警告，同時截取圖片作為證據(jù)留存。安全帽識別系統(tǒng)極大地提升了作業(yè)區(qū)域的管控效率，形成了強大的震懾作用，保障了作業(yè)人員的安全。

性能參數(shù)

識別內(nèi)容：紅色、黃色、藍色、白色、橘色安全帽；
識別精確率：92%以上；
目標數(shù)量：小于 12 個（同一畫面）
最小檢測尺寸：40 x 40 像素；
檢測分辨率：建議不高于 D1 分辨率（提高分辨率會耗費更多運算資源）；
視頻傳輸協(xié)議：RTSP 協(xié)議
視頻幀率：建議 5-8 幀（提高幀率會耗費更多運算資源）；
視頻角度：距地面 1.8-2.5 米，水平視角 15-45 度為宜；
告警方式：截圖保存；
響應(yīng)時間：延時 1-2s（與網(wǎng)絡(luò)延時取相關(guān)）。

算法優(yōu)勢

針對動態(tài)視頻實時識別，深度學(xué)習(xí)，深度優(yōu)化；
大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型穩(wěn)定，增強泛化能力，防止過擬合；
DROPOUT 裁剪模型，運算效率高，硬件成本低廉；
本地部署，無需連接外網(wǎng)，信息安全更有保障；
識別精度高，對光線及背景環(huán)境適應(yīng)性強；
不受人員的眼鏡、妝容、表情等因素影響；
不受人員背面、側(cè)面、低頭等不同姿態(tài)影響。

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