江苏安全帽系统 安徽晟尚智能科技有限公司

安徽晟尚智能科技有限公司

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。

现场测试安全帽检测系统win7版
安全帽颜色不同，也能准确识别分析，目前支持的安全帽颜色是红色、黄/色、蓝色、白色、橘色，安全帽检测系统win7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。
现场测试安全帽检测系统win7版
上图是工作服颜色接近安全帽颜色的检测，颜色非常相似，但是对安全帽识别没有造成影响，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。
现场测试安全帽检测系统win7版
在施工现场，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win7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。

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**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：

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。