滨州安全帽安全系统厂家 安徽晟尚智能科技有限公司
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关 键 词：滨州安全帽安全系统厂家
行 业：仪器仪表 量具/量仪 建筑检测仪
发布时间：2023-11-29
统技术指标及硬件要求
相机要求：有h264格式的rtsp视频流，拍摄角度采取平视或者一定角度的俯视，不能完全俯视。
服务器配置要求：CPU(i7-3770)内存(双4G)；硬盘(SATA,希捷,500G,7200转)
数据处理能力：一台服务器可带10路以上相机，分析频率：2秒分析一次，可视硬件情况调整。
识别准确率：≥95%
图片分辨率：≥200万像素
操作系统： 64位操作系统。支持WIN7，WIN8, Windows-Server2008等
系统功能：
(一)视频/图片识别
系统可以直接接入相机，分析视频，也可以分析图片。
(二) 人员采集
系统可以自动识别出拍摄区域内的人员。
(三) 安全帽识别
系统可自动识别出人员是否佩戴安全帽。
(四) 抽烟识别
系统可自动识别人员是否有抽烟等违规行为。
(五) 越界检测
可在视线区域内划定虚拟界线，若有人闯入，则报警。
(六)报警功能
如发现有人员未佩戴安全帽或者抽烟，可以在室进行语音报警，提醒处理。
(七) 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。
应用场景：
在建工地：如地铁施工现场，现场等。
矿区：煤矿等需要佩戴安全帽和禁止吸烟的区域。
建成厂区：需要佩戴安全帽和禁止吸烟的任何厂区。
安全帽识别的原理是用AI技术对工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求佩戴安全帽，系统会自动发出警报，在提醒管理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的照片作为依据，AI大潮之下，传统的建筑工地也有许多方面得到了提升，除了人脸识别之外，智慧工地关心的就是安全问题，如何将AI技术应用于安全方面呢？BVS安全帽识别系统就是这些区域的守护者。可以说，安全帽识别是应用在工地管理转型升级的重要手段，为安全员进行现场监督提供有力的技术保障。
在一些工地和矿区，现场经常有掉落物体，从安全的角度出发，所有进场的工作人员都必须佩戴安全帽。以前是通过监督人员巡查或观看视频来杜绝违规现象，但由于点多面广，人员看视频也看不过来，出现疏漏也在所难免，结果难以令人满意。BVS安全帽识别系统很好地解决了这个难题，对不按要求佩戴安全帽的识别率极高，足以对违规行为形成震慑，为现场工作人员竖起一道安全的防火墙，让智慧工地与安全生产充分联合起来，从根本上解除管理者和部门的后顾之忧。
产品亮点
采用计算机视频识别和人工智能的方式进行企业的安全生产通过安全现场的视频，实时分析视频的画面，确定人员的状况：
1、 确认是否佩戴安全帽
2、 确认行走在绿色通道
3、 确认危险区域不能有人
4、 联动机制 带有输出接口，控制闸机或者报警器设备
5、把违章人员的图片进行人脸识别和后台的人员库人员作比对(调用百度人脸识别API)生成违章通报.
程序实现了上述功能，智能安全监控系统。
产品说明
本系统客户端采用嵌入式设备程序实现自动启动.
检测出人员，进行标示（绿色方框标示），对佩戴安全帽的人员白色方框标示，对未佩戴安全帽的人员红框标示，并播放警示声音。 的图像和视频上传到服务器上，并作记录。同时在违规的禁区检测，一旦有人员进入禁区，并播放警示声音，上传记录和图像，并触发级联的IO接口，操作闸机或其他告警机构。
通过信息化建立安全数据库，对各种检查的数据采集（统计），对班组、工部、实业部、公司及模块的、隐患检查予以统计，并按进行分析，对完成整改的予以记录，形成信息共享，通过安全信息化，减少安全管理人员工作量，形成隐患、闭环治理，形成电子台帐，安全管理达到无纸化办公。
针对生产厂区的情况，重点放在针对生产现场的人员安全做重点：包括安全通道、危险区域、人员和天车等移动设备的运行和人员相关安全等等。
程序应用
安全生产标准化体现了“安全、预防为主、综合治理”的方针和“以人为本”的科学发展观，强调企业安全生产工作的规范化、科学化、系统化和法制化，强化风险管理和过程控制，注重绩效管理和持续改进，符合安全管理的基本规律，代表了现代安全管理的发展方向，是安全管理思想与我国传统安全管理方法、企业具体实际的有机结合，有效提高企业安全生产水平。
为提升企业的安全管理，探索采用计算机视频识别和人工智能的方式进行企业的安全生产。通过沟通，我们了解企业的一些具体需求，采用如下的技术方案，进一步规范了从业人员的作业行为，提升设备现场安全水平，促进风险管理和隐患排查治理工作，更加注重安全管理系统的建立。
应用场景
1.工厂车间对工厂工人有佩戴安全帽要求现场报警和提示
2.对施工现场实现施工人员是否佩戴安全帽的检测
3.对人员进行人脸识别审核后发布到平台通报批评
技术参数
? 识别内容：红色、、蓝色、白色、橘色安全帽；
? 识别精确率：96%以上；
? 目标数量：小于10个（同一画面）
? 小检测尺寸：40 x 40像素；
? 分析区域：支持画面中自定义分析区域；
? 视频分辨率：建议不高于D1分辨率（分辨率越高服务器性能要求越高）；
? 视频传输协议：RTSP协议
? 视频帧率：建议5帧（不大于10帧）；
? 视频角度要求：距地面2-2.5米，与水平线角度大于15度；
? 色彩要求：彩色画面；
? 报警方式：报警信息可推送多平台；
? 响应时间：延时1-3s左右（读取视频即时分析，延时长短取决于前端视频流）。
? 摄像头参数：网络H264信号，分辨率720P以上，支持RTSP协议（兼容市面上几乎所有监控摄像机）；
? 需要人工智能运算，服务器必须具备GPU
? 服务器配置参考：
