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人工智能算法,在智能建筑工地和石油中的应用

栏目: 行业动态 作者: admin 日期: 2020-10-08 13:51:48 浏览:

导读:烟火检测算法的功能描述及实现原理。 一、软件概述。 视频智能分析是基于目前先进的深度学习算法,通过大量的项目现场素材训练模型,通过本网站收集的大量工装裤素材,以及对

  烟火检测算法的功能描述及实现原理。

  一、软件概述。

  视频智能分析是基于目前先进的深度学习算法,通过大量的项目现场素材训练模型,通过本网站收集的大量工装裤素材,以及对人、头盔、工装裤的高精度识别。这个项目主要有两个算法,一个是身份识别,一个是行为分析,包括对人、头盔和工作服的识别,主要是通过分析原始普通摄像头采集的视频信息。识别视频中出现的物体,先识别是否是人,再识别是否戴安全帽或穿工作服,不按要求佩戴的立即报警提示。

  报警包括大屏幕上弹出摄像头对应的实时视频,语音提示值班人员,拍照保存记录等。二、行为分析,包括翻越围栏、人员逗留、人员聚集、区域入侵、逆行探测等算法。,通过设置画线画框、设置人数、设置检测时间等规则来判断现场人员是否违反相关规则。出现违规情况时,会在第一时间对值班人员进行警示,提前防范不规范行为和安全隐患,将普通监控的事后检查变为智能预警。变被动监控为主动预防,解决了值班人员24小时看不到太多视频盯着屏幕的问题,解放了值班人员的手和眼睛,从而做更多的事情,提高效率。

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  二、实现原则。

  系统视频源来自前端普通网络摄像头,视频分析服务器设置在机房或监控中心,配置简单,成本低廉。服务器和网络摄像机在同一个局域网内,通过RTSP协议访问摄像机的视频流,进行实时获取、分析和报警。同时,该系统不依赖于特定的硬件,具有跨平台的优势,既可以用于新项目的实施,也可以用于现有项目的升级。

  隧道和地铁都是半封闭环境。一旦发生火灾,疏散是一场与时间的竞赛。视频分析烟花检测预警系统可以及时发现空旷区域的火灾情况,获得更宝贵的时间。

  基于视频分析的室内外烟花自动检测预警系统的目的是实现无人值守、不间断工作,自动发现监控区域的异常烟雾和火灾迹象,以最快最好的方式报警,协助消防人员处理火灾危机,最大限度地减少误报和漏报;同时还可以查看现场的实时图像,根据直观的图像直接指挥调度灭火。

  大型体育场馆的空间非常大,传统的烟花检测装置检测烟花时情况非常严重。如何在火灾早期有效报警是管理者迫切需要解决的问题。基于视频分析的烟花检测预警系统可以随时监控开放空间的烟花情况,并及时向相关管理人员反映。

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  烟花检测具有非接触检测的特点,不受空间高度、热障、爆炸/有毒等环境条件的限制,使得烟花检测为传统检测方法无法实现的室内大空间、室外以及特殊场所的火灾检测提供了有效的解决方案。

  传统的烟雾颗粒传感或红外和激光技术需要烟雾颗粒进入传感器引起报警,红外和激光技术也需要烟雾屏蔽引起报警。这些前提需要一个相对封闭的空间。但在炼油厂、仓库等户外场合,由于设备设施分散,空气流量大,传统烟火设备无法工作,现在经常有人值班,导致管理成本增加。

  船舶应用包括机舱、推进室、轮机室、泵房和其他设备室。视频分析烟花检测预警系统已被西方海军成功应用于各类船舶,避免重大损失。

  

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