深度学习智能 视频 分析 安全帽 识别 系统

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深度学习智能视频分析安全帽识别系统， 基于 人工 智能视频分析和深度学习技术， 视频源来自于前端的网络摄像机，视频分析服务器设置于机房或监控中心，服务器基于 Windows操作系统，配置简便，成本低廉。服务器与网络摄像机在同一局域网内，通过RTSP协议访问摄像机视频流，实时获取，实时分析，实时报警。 不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面 里未戴安全帽的工人 及时准确识别 ， 实时分析报警，同时将报警信息快照和报警视频存入数据库，将报警信息及时推送给相关的 安全 管理人员，及时应对。 本系统 不依赖于具体硬件，既可用于新项目实施，亦可用于原有项目升级。

1. 网络 拓扑图

3. 工作原理

1) 前端抓拍设备抓拍场内信息，并上传至管理系统服务器。

2) 服务器实时读取现场视频，并进行实时分析、实时输出人员安全帽佩戴信息。例如佩戴的人数，未佩戴的人数。

3) 对于未佩戴安全帽的工人进行抓拍，并提出警报，提醒安全管理人员。安全管理人员通过扩音器或者现场提醒方式，进行处理/处罚。

4.系统功能：

4 . 1 视频/图片识别

系统可以直接接入摄像机，分析视频，也可以分析图片。

4 . 2 安全帽识别

系统可自动识别出人员是否佩戴安全帽，识别安全帽的颜色，如红色、黄色、蓝色、白色、橘色。

4 . 3 报警功能

如发现有人员未佩戴安全帽，可以在监控室进行 语音报警 ，提醒处理。

4 . 4全天候智能分析

智能全自动分析，无需人员值守，无需人为操作。

4 . 5报警记录查询

可根据时间段、监控区域对 安全帽 实时识别报警记录进行历史记录查询，每条记录包括时间、地点、报警记录快照、视频等。

4 . 6算法优势

针对动态视频，实时识别，深度优化。识别、跟踪精度高，对光线、阴天等不同环境适应性强。不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响。不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。

5 ． 安全帽识别应用场所

（1）在建工地：如地铁施工现场，建筑施工现场等。

（2）矿区：煤矿等需要佩戴安全帽的区域。

（3）建成厂区：需要佩戴安全帽的任何厂区。

（4）其它行业： 对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业 。