产品描述
鹰眸安全帽识别系统主要用于石化、煤炭、建筑等行业的作业区域,也可用于对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业。系统的核心理念是运用当前的DEEP LEARNING算法识别视频内容,用人工智能减轻监控人员的劳动负荷,提高准确率。系统的核心算法运用了视频分析技术,汇集了香港科技大学和国内知名高校的技术成果,在低码流环境下的识别精准度具备明显优势。
鹰眸系统的视频源来自于前端的网络摄像机,视频分析服务器设置于机房或监控中心,服务器采用Ubuntu Linux高稳定性操作系统。服务器与网络摄像机在同一局域网内,通过RTSP协议访问摄像机视频流,实时获取,实时分析,实时报警。同时,鹰眸系统不依赖于具体硬件,具备跨平台的优势,既可用于新项目实施,亦可用于原有项目升级。
产品特征
Ø 针对动态视频,实时识别,深度优化;
Ø 识别、跟踪精度高,对光线、阴天等不同环境适应性强;
Ø 不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响;
Ø 不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。
产品描述
鹰眸安全帽识别系统主要用于石化、煤炭、建筑等行业的作业区域,也可用于对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业。系统的核心理念是运用当前的DEEP LEARNING算法识别视频内容,用人工智能减轻监控人员的劳动负荷,提高准确率。系统的核心算法运用了当前国际视频分析技术,汇集了香港科技大学和国内知名高校的技术成果,在低码流环境下的识别精准度具备明显优势。
鹰眸系统的视频源来自于前端的网络摄像机,视频分析服务器设置于机房或监控中心,服务器采用Ubuntu Linux高稳定性操作系统。服务器与网络摄像机在同一局域网内,通过RTSP协议访问摄像机视频流,实时获取,实时分析,实时报警。同时,鹰眸系统不依赖于具体硬件,具备跨平台的优势,既可用于新项目实施,亦可用于原有项目升级。
鹰眸系统可设置于通道处或作业区,通过视频自动识别未佩戴安全帽的人员并发出警告。警告信息同步推送至管理人员,并可截取图片和视频流作为证据留存。安全帽识别系统极大地提升了作业区域的管控效率,形成了强大的震慑作用,保障了作业人员的安全,目前在华润电力、武汉地铁等知名企业中均有成熟的应用并得到好评。
技术参数
Ø 识别内容:红色、黄色、蓝色、白色、橘色安全帽;
Ø 识别率:96%以上;
Ø 目标数量:小于10个(同一画面)
Ø 最小检测尺寸:40 x 40像素;
Ø 分析区域:支持画面中自定义分析区域;
Ø 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);
Ø 视频传输协议:RTSP协议
Ø 视频帧率:建议5帧(不大于10帧);
Ø 视频角度要求:距地面2-2.5米,与水平线角度大于15度;
Ø 色彩要求:彩色画面;
Ø 报警方式:报警信息可推送多平台;
Ø 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)。
Ø 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);
Ø 需要人工智能运算,服务器必须具备GPU
Ø 服务器配置参考:
序号 |
CPU核数 |
硬件配置 |
可承载摄像机数量(参考) |
1 |
4 |
CPU(I5-7500,8G),内存(DDR4,128GB SSD), GPU显卡(GTX1070 显存8G) |
3 |
2 |
6 |
CPU(I7-7700,16G),内存(DDR4,128GB SSD), GPU显卡(GTX1080 显存8G) |
6 |
3 |
8 |
CPU(I7-7820,32G),内存(DDR4,128GB SSD), GPU显卡(GTX1080ti 显存11G) |
8 |