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NWIOT-S基于泛在电力物联网的“未来社区”系统
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NWIOT-S/A AI视觉系统
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NWIOT-S/A AI视觉系统
系统概述
公司结合行为安全辅助监控系统平台和安全帽检测、区域入侵检测、人员聚集检测三种机器视觉分析算法程序,研制了基于GPU的NWIOT-S/AAI视觉系统。系统实现了作业现场全过程可视化监控体系,实现远程视频监督、智能视频分析、事后视频检索与抽查等功能,通过违章作业行为识别、个人防护用品佩戴检测、误入非工作区域监测,实现监控系统自动化、智能化、数字化,实现了现场违规行为的智能分析抓拍存档,实时进行报警提醒,从简单的事后追责转变为事中控制,事中处理,事后分析,变“被动监控”为“主动预警”。
根据实际勘察及现场情况,本期作业区域安全行为监控系统将在原有系统的基础上,在作业面内对人员的安全帽佩戴检测、危险区域入侵检测、人员聚集检测,让各级管理人员更好的管控现场作业情况,做到事情发生及时处置。
传统社区对人工管理依赖性强,这不仅造成较高的管理成本,同时也产生了管理难度大、效率低等问题。NWIOT-S/AAI视觉系统解决方案,利用人脸识别、图像识别等AI视觉技术,用数字化方案提升了社区的管理效率。方案包含人员通行、安全管控等核心功能,可实现传统的数据融合,一体化管理以及智能应用。
系统也可应用于智能门禁、访客管理、陌生人预警等视觉识别场景。
系统二期延伸:
1、枪球联动方案可以实现更多的穿戴检测分析:包括反光衣、空中作业安全带等。
2、人员步态分析,进一步核实出识别违章人员身份信息。
3、差分GPS基站成本降低后可以用于实现人车精准定位及碰撞预防。
4、特种车辆违规行驶判别。
5、扬尘监测、开阔场景扬尘覆盖监测,货场车辆冲洗及冲洗智能监测。
系统结构
系统功能特点
人脸权限统一:
子系统之间数据共享,“一体化、智能化”管理。
智能人员识别:
黑白名单快速识别,数据入库有迹可循。
传感网络融合:
人员通行与视频监控融合打通。
视频图像智能分析技术在输电线路的应用:
一、人员身份校核
人员身份校核即通过人脸识别算法对参与作业的人员的身份进行校核。可将人员脸部特征模型与其身份信息与录入人员的身份信息进行绑定后存入系统人员库,在作业现场通过图片采集分析人脸模型后与人员库中模型进行匹配,给出人员身份的校核结果。
二、安全帽检测
安全帽检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量安全帽模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的人员安全帽佩戴情况进行检测。对未佩戴安全帽的人员做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。
三、人员聚集检测
人员聚集检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量的人体模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的人员数量情况进行检测。对超过多少数量人员(可自行设定)做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。
四、危险区域闯入检测
危险区域闯入检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量的人体模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的危险区域闯入人员进行检测,并实时的做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。
五、安全带穿戴识别
监测施工区域内工作人员是否穿戴安全带,若施工人员未穿戴安全带系统实时告警。
六、烟火检测功能
对监控区域进行烟火监测,当发现现场有烟火时主动触发告警。
七、车牌识别
通过入库白名单车辆信息,入口闸机直接放行进入工地。如遇到黑名单车辆进入,将报警通知至值班室和管理中心,方便人员后期追踪处理违规车辆。
八、人员离岗智能识别
通过在指定时间段内,值班人员必须在岗。如离岗,管理中心提示,进行人员离岗追查。
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