绍兴安全帽检测系统 安全帽安全系统 安徽晟尚智能科技有限公司

安徽晟尚智能科技有限公司

对于石化、煤炭、电力、建筑等行业，安全生产是企业生存和发展的要素。不论是生产企业还是部门，对安全生产既重视又困惑。根据《JGJ59-99安全检查标准》，进入施工现场必须戴安全帽，各行业的作业规范也对佩戴安全帽做了严格的规定。
BVS安全帽识别可自动检测人员是否佩戴安全帽。在建筑工地、电力、煤矿、石化、冶金、化工等高危企业有效防范安全生产事故，*人工干预，实现安全生产智能化管理。运用智能视频分析结合*深度学习技术，具有识别率高、兼容性强、性能稳定的特点，可与更多的行业应用CMS、ERP、BIM等集成，实现更丰富的物联网智能化应用 。
安全帽识别
现在安全问题频发，在安全这方面，还寄希望于人海战术，必定是不可取的。BVS安全帽识别从根本上解决了这个难题，不但可以7*全年无休，而且坚守岗位绝不会徇私舞弊，强化了震慑作用，彻底消除了*操作人员的侥幸心理。

研发背景：
工地和矿区等易有掉落物体的作业区域，安全排在位。如果安全不能保证，不仅会遭受人员伤亡和财产损失，正常的作业秩序亦无法维持，所以在工地和矿区等区域内，必须要佩戴安全帽。但是，尽管各单位经常进行安全教育，总有心存侥幸者因为各种理由不能保证时刻佩戴。现在很多地方还是采取人力盯梢的方式，用人眼通过相机或者现场检查有无场内人员不佩戴安全帽的情况，但巡查人员不可能全天候盯着，这就需要借助科技手段来实现监督。
在建筑工地及煤矿，因为有保温材料和易燃物品的存放，防火工作是重中之重，一个烟头就可能引起火灾，造成巨大的生命和财产损失，所以建筑工地和煤矿禁止吸烟，存在侥幸心理的工人可能会躲过安全巡查，这项工作需要交给无死角去做。
产品概述：
富维图像智慧工地-安全帽佩戴及抽烟识别系统是基于视频流的智能图像识别系统，利用的深度学习与大数据技术，通过自动识别人员与安全帽等特征为安全员对现场监督提供有力**。本系统采用视频图像智能识别的方式，*新增硬件，实时识别，实时报警，快捷方便。
发展趋势：
1. 集成化
  依靠相机采集图像/视频，将图像/视频集中到机房，由软件进行自动识别，所有厂区/工地/矿区尽在掌握。
2. 网络化
  当前已经进入高速网络时代，更快的传输速度，更大的网络带宽为安全帽佩戴识别系统未来的发展提供了一辆高速列车，以前高清图片、高清视频流传输等以前制约系统发展的瓶颈问题都由于网络技术的大力发展而消失，系统将正式走入一个网络化的时代。
3. 智能化
  随着现代电子信息技术的全面发展，图像采集、分析、处理及数据存储、处理、传输等技术在智能识别领域得到了越来越广泛的应用，为全面提升系统的智能化发展提供了有力**。
详细设计：
1. 系统描述
安全帽佩戴及抽烟自动识别系统主要利用相机拍摄到的图像进行智能分析，实现对人员信息实时读取分析，人员佩戴安全帽及是否有人抽烟的情况实时展示。系统服务器安装于工地指挥部内，与原系统共同运行，达到方便维护、故障率低、易于使用、便于安装等优点，此外，系统兼容性强、适用面广，能对各相机厂家的图片进行分析。
2. 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) 服务器实时读取图片，并进行实时分析、实时输出人员安全帽佩戴信息。
3) 安全员通过扩音器或者现场提醒方式，进行处理/处罚。

从智能安全帽的应用到安全帽检测系统的智能管理，现在的安全帽检测系统智能版对于安全帽佩戴标准也有了新的分析算法，对未正确佩戴、悬挂等都能准确检测识别。对于煤矿、矿井、石化、铁路建设、电力、建筑、钻井平台等特种行业，安全生产是企业生存和发展的关键要素，施工工地安全帽检测和力度越来越大了，这个版本对工作服颜色接近安全帽颜色的检测相对传统的安全帽识别精度更高。下面看看现场测试效果。
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    工作人员的安全帽颜色有多种类型，也能准确识别分析，目前支持的安全帽颜色是红色、、蓝色、白色、橘色，QMS1安全帽检测智能版采用本地识别，有效避免了网络数据传输对检测速度的影响，也*安装Ubuntu Linux系统，常用的win7/8/10系统都能通过连接摄像头，就可以轻轻松松对安全帽检测分析，发现未正确佩戴安全帽的人员就会警告和截图保存。
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    上图中工作人员的服装颜色和安全帽颜色非常相似，但是对安全帽检测识别没有造成影响，通过前端视频采集到后端智能分析，对颜色和形状进行的对比计算，这个版本的度和响应速度也得到了明显的提升。
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    在复杂的施工工作环境，对于安全帽检测的性能要求更高，因为现场有很多形状各异、颜色各异的物品，从上图可以看出，在复杂的施工现场，QMS1安全帽检测智能版也能准确检测识别，没有出现错误识别和无法识别的情况。随着技术的提升，这个版本对硬件的配置要求更低，一般的办公电脑都能安装，更加有效的全面应用，安全帽检测的应用领域也会越来越大。

安全帽是防御人体头部不受外来物体击打和伤害的防护用品，是、隧道涵洞施工、矿山开采、高空作业等*的量大面广的护品，与安全带、安全网并称为安全生产的“三件宝”。
安全帽识别
在易有掉落物的施工区域，安全排在位。如果安全不能保证，不仅会遭受人员伤亡和财产损失，正常的作业秩序亦无法维持，安全帽作为一种常见和实用的个人防护面具，能够有效地防止和减轻外来危险源对头部的伤害。然而，长期以来，我国施工区作业人员普片存在综合素质低、安全意识不强的问题，对安全帽佩戴的意识不强，大大增加了作业风险。传统的人工存在以下缺点：
1. 人力成本增加；
2. 人工长时间易疲劳，导致的疏忽，遗漏或者误判安全隐患；
3. 人工和人员情绪、状态、工作经验、性格和生活条件的影响，安全判别带有强烈的主观意识，缺乏客观性。
安全帽识别
安全帽识别可对进入作业区域的人员进行自动识别：若检测到人员未佩戴安全帽，可立即报警，将报警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，较大提升了作业区域的管理效率，**了作业人员的安全。
主要实现功能：
（1）实时识别与预警
在服务器端部署实时分析系统，可进行实时检测和预警。在视频中实时框画出未佩戴安全帽的人员，并将截屏图片显示在客户端，可以结合现场告警设备发出报警信息，协助管理人员进行管理。
（2）报警记录存储
对出现未佩戴安全帽危险行为识别出之后，对视频进行保存，方便管理人员对记录查看追溯。
（3）系统性能
基于深度学习技术，对实时视频进行分析，满足实时性要求，识别精度高，部署简单、操作方便。
随着现代科学技术的发展，图像系统的应用范围越来越广，各级施工安全部门对作业人员的要求逐步提高，许多项目已经率先采用各种智能手段**作业人员的人身安全。安全帽识别能够满足施工单位及各级部门的实际需求，切实**施工区作业人员的人身财产安全。