AI人工智能在智慧工地的應(yīng)用越來(lái)越多，除了人臉識(shí)別之外，對(duì)作業(yè)安全也提出了更多的安全保障，例如鷹眸安全帽識(shí)別以及火焰識(shí)別，安全帽識(shí)別是用深度學(xué)習(xí)的算法對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，如果監(jiān)控畫(huà)面發(fā)現(xiàn)人員未佩戴安全帽，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警報(bào)提醒管理員或提醒現(xiàn)場(chǎng)工作人員自覺(jué)佩戴安全帽，系統(tǒng)后臺(tái)還會(huì)自動(dòng)保存時(shí)間、地點(diǎn)及相應(yīng)的照片。

　   鷹眸安全帽識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)分析工作區(qū)域的視頻，如果發(fā)現(xiàn)有工作人員未按要求佩戴安全帽，后臺(tái)會(huì)立即發(fā)出警報(bào)；監(jiān)理人員收到警報(bào)后立即對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的違規(guī)行業(yè)進(jìn)行糾正，以免引發(fā)人身傷害事故；后臺(tái)會(huì)保存違規(guī)行為發(fā)生的時(shí)間、地點(diǎn)及畫(huà)面，作為管理處罰的依據(jù)；系統(tǒng)大大提升了對(duì)違規(guī)行業(yè)的處罰率，杜絕了作業(yè)人員的僥幸心理；

     鷹眸火焰識(shí)別系統(tǒng)主要用于石化、煤炭、建筑、森林、環(huán)保、倉(cāng)儲(chǔ)等行業(yè)，也可用于對(duì)動(dòng)火作業(yè)規(guī)范要求較高的其它行業(yè)。系統(tǒng)的核心理念是運(yùn)用當(dāng)前*的DEEP LEARNING算法識(shí)別視頻內(nèi)容，用人工智能實(shí)時(shí)識(shí)別監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的明火，如有火災(zāi)隱患立即發(fā)出警報(bào)，保障人員和財(cái)產(chǎn)安全。系統(tǒng)的核心算法運(yùn)用了當(dāng)前AI視頻分析技術(shù)，匯集了國(guó)內(nèi)高校的技術(shù)成果，在低碼流環(huán)境下的識(shí)別精準(zhǔn)度具備明顯優(yōu)勢(shì)。

    安全帽識(shí)別與火焰識(shí)別系統(tǒng)的視頻源來(lái)自于前端的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，視頻分析服務(wù)器設(shè)置于機(jī)房或監(jiān)控中心，服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)在同一局域網(wǎng)內(nèi)，通過(guò)RTSP協(xié)議訪問(wèn)攝像機(jī)視頻流，實(shí)時(shí)獲取，實(shí)時(shí)分析，實(shí)時(shí)報(bào)警。同時(shí)，鷹眸系統(tǒng)不依賴于具體硬件，既可用于新項(xiàng)目實(shí)施，亦可用于原有項(xiàng)目升級(jí)。鷹眸火焰監(jiān)測(cè)系統(tǒng)*地提升了現(xiàn)場(chǎng)管控效率，一旦發(fā)生險(xiǎn)情自動(dòng)發(fā)出警告，警告信息同步推送至管理人員，并可截取圖片和視頻流作為證據(jù)留存。

　火焰識(shí)別系統(tǒng)功能詳解：

識(shí)別對(duì)象：室內(nèi)、室外的明火；

識(shí)別準(zhǔn)確率：不低于 90%；

檢測(cè)尺寸：不小于 80 x 80像素；

視頻分辨率：建議不高于 D1 分辨率（分辨率越高對(duì)服務(wù)器性能要求越高）；

視頻傳輸協(xié)議：RTSP 協(xié)議

視頻幀率：建議5幀（不大于10幀）；

色彩要求：彩色畫(huà)面；

報(bào)警方式：視頻截圖或語(yǔ)音；

響應(yīng)時(shí)間：延時(shí)1-2s（讀取視頻實(shí)時(shí)分析，延時(shí)取決于前端視頻流）。

針對(duì)動(dòng)態(tài)視頻，實(shí)時(shí)識(shí)別，深度優(yōu)化；

顏色過(guò)濾：將圖像從 RGB空間轉(zhuǎn)換到 HSV空間，對(duì)透明度和飽和度在閾值范圍內(nèi)的區(qū)域作掩碼圖像；

輪廓檢測(cè)：對(duì)上一步得到的掩碼圖像利用漫水填充算法填充各個(gè)顏色相近的鄰近區(qū)域，并篩選出其中面積在閾值以上的凸包含區(qū)域，作為新的掩碼圖像。

深度學(xué)習(xí)：用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)上一步中的各連通域進(jìn)行進(jìn)一步的判別對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的正、負(fù)樣本提升模型的識(shí)別能力。

攝像機(jī)參數(shù)：網(wǎng)絡(luò)H264信號(hào)，分辨率 720P 以上，支持 RTSP 協(xié)議（兼容主流監(jiān)控?cái)z像機(jī)）；根據(jù)視頻分析數(shù)量及算法不同，消耗的硬件資源會(huì)有較大差異，人工智能運(yùn)算服務(wù)器需要配備GPU。