AI人工智能在智慧工地的應(yīng)用越來越多，除了人臉識別之外，對作業(yè)安全也提出了更多的安全保障，例如鷹眸安全帽識別以及火焰識別，安全帽識別是用深度學(xué)習(xí)的算法對監(jiān)控視頻進(jìn)行實(shí)時分析，如果監(jiān)控畫面發(fā)現(xiàn)人員未佩戴安全帽，系統(tǒng)會發(fā)出警報(bào)提醒管理員或提醒現(xiàn)場工作人員自覺佩戴安全帽，系統(tǒng)后臺還會自動保存時間、地點(diǎn)及相應(yīng)的照片。

　   鷹眸安全帽識別系統(tǒng)通過實(shí)時分析工作區(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，后臺會立即發(fā)出警報(bào)；監(jiān)理人員收到警報(bào)后立即對現(xiàn)場的違規(guī)行業(yè)進(jìn)行糾正，以免引發(fā)人身傷害事故；后臺會保存違規(guī)行為發(fā)生的時間、地點(diǎn)及畫面，作為管理處罰的依據(jù)；系統(tǒng)大大提升了對違規(guī)行業(yè)的處罰率，杜絕了作業(yè)人員的僥幸心理；

     鷹眸火焰識別系統(tǒng)主要用于石化、煤炭、建筑、森林、環(huán)保、倉儲等行業(yè)，也可用于對動火作業(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算法識別視頻內(nèi)容，用人工智能實(shí)時識別監(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)前國際AI視頻分析技術(shù)，匯集了國內(nèi)知名高校的技術(shù)成果，在低碼流環(huán)境下的識別精準(zhǔn)度具備明顯優(yōu)勢。

    安全帽識別與火焰識別系統(tǒng)的視頻源來自于前端的網(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RTSP協(xié)議訪問攝像機(jī)視頻流，實(shí)時獲取，實(shí)時分析，實(shí)時報(bào)警。同時，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。鷹眸火焰監(jiān)測系統(tǒng)極大地提升了現(xiàn)場管控效率，一旦發(fā)生險(xiǎn)情自動發(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。

　火焰識別系統(tǒng)功能詳解：

識別對象：室內(nèi)、室外的明火；

識別準(zhǔn)確率：不低于 90%；

檢測尺寸：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：彩色畫面；

報(bào)***式：視頻截圖或語音；

響應(yīng)時間：***1-2s（讀取視頻實(shí)時分析，***取決于前端視頻流）。

針對動態(tài)視頻，實(shí)時識別，深度優(yōu)化；

顏色過濾：將圖像從 RGB空間轉(zhuǎn)換到 HSV空間，對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：對上一步得到的掩碼圖像利用漫水填充算法填充各個顏色相近的鄰近區(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***網(wǎng)絡(luò)對上一步中的各連通域進(jìn)行進(jìn)一步的判別對現(xiàn)場的正、負(fù)樣本提升模型的識別能力。

攝像機(jī)參數(shù)：網(wǎng)絡(luò)H264信號，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，消耗的硬件資源會有較大差異，人工智能運(yùn)算服務(wù)器需要配備GPU。