智能分析网关V4安全帽检测/反光衣检测/通用工服检测算法及应用
TSINGSEE青犀视频智能分析网关V4内置了近40种AI算法模型,支持对接入的视频图像进行人、车、物、行为等实时检测分析,上报识别结果,并能进行语音告警播放。硬件管理平台支持RTSP、GB28181协议、以及厂家私有协议接入,可兼容市面上常见的厂家品牌设备,可兼容IPC、网络音柱等,同时也支持智能摄像头的接入。对于已部署有算法的智能摄像头,平台也能展示摄像头上传的告警信息并展示。
今天我们来介绍下AI智能分析网关V4中的安全帽检测算法、反光衣检测算法、通用工服检测算法。
1、安全帽检测算法
1)算法概述及应用:
AI智能分析网关V4安全帽检测算法基于大规模安全帽数据训练,配合现场摄像头,实现自动检测现场作业人员的安全帽佩戴情况,实时预警,减少安全事故的发生,适用于建筑工地、矿山、工厂、电厂等对现场人员作业安全要求较高的工作场所。
2)算法约束:
- 检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于30*30像素;
- 可在正常2~3米立杆高度对2米以外的事件进行检测,需视相机焦距而定,如相机焦距越大可支持的检测距离越远;
- 头部被遮挡要小于30%,可检测常见的安全头盔、工地头盔;当出现检测目标被遮挡超过50%面积后,可能会出现误报;
- 同一画面内目标检测数量不超过15个;
- 避免阳光直射或逆光等情况;仅支持全彩图像,不支持黑白模式。
3)算法指标:
在1080P的分辨率目标不小于30*30的像素前提下,查全率≥90%,查准率≥95%。
2、反光衣检测算法
1)算法概述及应用:
反光衣检测算法基于大规模反光衣服数据训练,配合现场摄像头,自动监控如工地矿井、公路环卫、路政交警等特殊环境下人员是否穿着反光衣,有效防范因未着反光衣造成的意外伤害事故,高效率监督监管,适用于建筑工地、矿山、工厂、电厂、公路环卫、路政交警等工作场所。
2)算法约束:
- 检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于60*60像素;
- 可在正常2~3米立杆高度对2米以外的事件进行检测,需视相机焦距而定,如相机焦距越大可支持的检测距离越远;
- 头部被遮挡要小于30%,可检测常见的带光衣条纹的反光衣;当出现检测目标被遮挡超过50%面积后,可能会出现误报;
- 同一画面内目标检测数量不超过15个;
- 避免阳光直射或逆光等情况;夜间仅支持全彩图像,若相机不支持全彩模式请使用白光灯补光。
3)算法指标:
在1080P的分辨率目标不小于60*60的像素前提下,查全率≥90%,查准率≥95%。
3、通用工服检测算法
1)算法概述及应用:
通用工服检测算法通过大量数据训练,基于人工智能视觉分析技术,能够及时发现监测区域内的未穿工服人员,并标定人员告警区域,实时告警事件上传,有效防范外部人员闯入,达到高效率监督监管。
该算法可根据实际需求构建工作服数据库,提高场景应用的匹配性,该功能需实现与“人脸库”操作类似,上传工服样式后,调用该算法时进行匹配相应数据库即可,可支持上传至少10种工服样式,适用于建筑工地,企业工厂、酒店厨房等场景。
2)算法约束:
- 检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于30*30像素;
- 算法支持自定义选择全身工服模式或者半身工服模式;
- 目标遮挡不超过50%;
- 支持上传至少10种工服样式;
- 告警事件持续时间不低于3s,人在相机拍摄范围内3S以上;
- 仅支持全彩图像,不支持黑白模式。
3)算法指标:
在1080P的分辨率目标不小于30*30的像素前提下,查全率≥90%,查准率≥95%。
TSINGSEE青犀AI智能分析网关v4硬件采用BM1684芯片,集成高性能8核ARM A53,主频高达2.3GHz,INT8峰值算力高达17.6Tops,FB32高精度算力达到2.2T。硬件目前有3种型号(8路/16路/32路),性能高、速度快,功耗低、易安装、易维护,操作简单、即插即用,同时拥有丰富的北向API接口,支撑上层业务应用大平台,可应用在工厂、工地、社区、校园、楼宇、交通等行业与领域中。