深度學習智能視頻分析安全帽識別系統

1.概述

安全帽識別系統基于人工智能視頻分析和深度學習技術，視頻源來自于前端的網絡攝像機，視頻分析服務器設置于機房或監控中心，服務器基于 Windows操作系統，配置簡便，成本低廉。服務器與網絡攝像機在同一局域網內，通過RTSP協議訪問攝像機視頻流，實時獲取，實時分析，實時報警。不依賴其他傳感設備，直接對視頻監控區域的畫面里未戴安全帽的工人及時準確識別，實時分析報警，同時將報警信息快照和報警視頻存入數據庫，將報警信息及時推送給相關的安全管理人員，及時應對。本系統不依賴于具體硬件，既可用于新項目實施，亦可用于原有項目升級。

2. 網絡拓撲圖 

3.工作原理

1) 前端抓拍設備抓拍場內信息，并上傳至管理系統服務器。

2) 服務器實時讀取現場視頻，并進行實時分析、實時輸出人員安全帽佩戴信息。例如佩戴的人數，未佩戴的人數。

3) 對于未佩戴安全帽的工人進行抓拍，并提出警報，提醒安全管理人員。安全管理人員通過擴音器或者現場提醒方式，進行處理/處罰。

4.系統功能：

4.1視頻/圖片識別

系統可以直接接入攝像機，分析視頻，也可以分析圖片。

4.2安全帽識別

系統可自動識別出人員是否佩戴安全帽，識別安全帽的顏色，如紅色、黃色、藍色、白色、橘色。

4.3報警功能

如發現有人員未佩戴安全帽，可以在監控室進行語音報警，提醒處理。

4.4全天候智能分析

智能全自動分析，無需人員值守，無需人為操作。

4.5報警記錄查詢

可根據時間段、監控區域對安全帽實時識別報警記錄進行歷史記錄查詢，每條記錄包括時間、地點、報警記錄快照、視頻等。

4.6算法優勢

針對動態視頻，實時識別，深度優化。識別、跟蹤精度高，對光線、陰天等不同環境適應性強。不受人員眼鏡、胡須、發型、表情等遮擋影響。不受人員正面、背面、側面、跑動、低頭等不同姿態影響。

5．安全帽識別應用場所

（1）在建工地：如地鐵施工現場，建筑施工現場等。

（2）礦區：煤礦等需要佩戴安全帽的區域。

（3）建成廠區：需要佩戴安全帽的任何廠區。

（4）其它行業：對作業規范性要求較高的電力、鐵路等行業。