施工監(jiān)測算法平臺
基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來實現(xiàn)施工環(huán)境的智能分析，智能算法采用YOLOv4目標(biāo)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(wǎng)絡(luò)分割算法進(jìn)行場景分割，綜合以上應(yīng)用技術(shù)對視頻流圖片進(jìn)行計算分別。配套硬件采用高性能數(shù)據(jù)流AI芯片，提供不同邊緣計算平臺，支持橫向擴(kuò)縮容的多類型計算節(jié)點，實現(xiàn)多路視頻結(jié)構(gòu)化分析，
產(chǎn)品功能
人員佩戴安全帽檢測算法
通過對進(jìn)入作業(yè)區(qū)人員分析，定位出人員頭像位置，識別檢測是否佩戴安全帽。通過現(xiàn)場監(jiān)控視頻對畫面動態(tài)捕捉，實現(xiàn)對現(xiàn)場安全帽佩戴的動態(tài)檢測，提升現(xiàn)場安全行為管理。
人員工服檢測算法
通過分析視頻監(jiān)控回傳視頻流，識別及檢測人員是否正確穿著工服，對項目現(xiàn)場工人未穿著功夫進(jìn)行抓拍，實時視頻監(jiān)測預(yù)警在崗工人是否按照要求做好安全防范措施作業(yè)。
人員抽煙檢測算法
對指定區(qū)域?qū)崟r監(jiān)測，當(dāng)識別人員在工作時間是否存在吸煙行為，對報警畫面進(jìn)行實時上報。防止人員在禁煙區(qū)域內(nèi)吸煙。
場地明火檢測算法
針對作業(yè)區(qū)域發(fā)生燃燒出現(xiàn)明火伴有煙霧的火焰進(jìn)行識別，對報警畫面進(jìn)行實時上報。防范作業(yè)區(qū)域發(fā)生危險情況。
叉車障礙物檢測算法
通過分析視頻監(jiān)控回傳視頻流，實時檢測車輛運行狀態(tài)，識別車輛存在運動并檢測運動方向，再針對運動方向前方區(qū)域檢測人體和障礙物，對運動方向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(xiàn)場提示音響，對現(xiàn)場作業(yè)人員進(jìn)行提示。
人員越界算法
在作業(yè)區(qū)域劃出越界紅線，針對闖入預(yù)先設(shè)置好的紅線危險區(qū)域時立即報警，確保員工的人身安全。
產(chǎn)品價值
針對工地等應(yīng)用場景存在的作業(yè)周期長、工藝復(fù)雜、涉及機(jī)械設(shè)備眾多等情況，采用更智能、更高效、全覆蓋的方式來改進(jìn)施工環(huán)境與施工人員的交互關(guān)系，提高交互的明確性、效率、靈活性和響應(yīng)速度，降低信息傳遞不暢造成的安全風(fēng)險隱患，對工作現(xiàn)場的重點區(qū)域進(jìn)行集中可視化安全監(jiān)管。
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