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      港口码头生产区域行为安全监控辅助系统

      Industry applicati

      港口码头泊位作业面广,机械设备比较多,在作业过程中存在一些安全隐患,譬如:作业人员的作业规范性、作业区域的监护、作业过程中对危险区域的准入管理等。虽然在现场作业过程中有工作负责人及监督人员对现场作业人员的行为进行监管,但是由于作业面较大,人数较多,难免出现现场遗漏的情况。


      为了更好、更有效的解决港口码头作业面的安全防护,提升监管手段的智能化水平,项目研发了基于B/S架构的行为安全辅助监控系统平台和安全帽检测、区域入侵检测、人员聚集检测三种机器视觉分析算法程序,研制了基于GPU的视频分析装置和移动式智能分析装置。系统实现了作业现场全过程可视化监控体系,实现远程视频监督、智能视频分析、事后视频检索与抽查等功能,通过违章作业行为识别、个人防护用品佩戴检测、误入非工作区域监测,实现监控系统自动化、智能化、数字化,实现了现场违规行为的智能分析抓拍存档,实时进行报警提醒,从简单的事后追责转变为事中控制,事中处理,事后分析,变“被动监控”为“主动预警”。


      根据实际勘察及现场情况,本期作业区域安全行为监控系统将在原有系统的基础上,在作业面内对人员的安全帽佩戴检测、危险区域入侵检测、人员聚集检测,让各级管理人员更好的管控现场作业情况,做到事情发生做到及时处置。




      视频图像智能分析技术在港口码头的应用

      标题
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      功能类别 参数指标
      人体检出率 正面人脸检出率:≥97%
      人脸匹配检测 准确率:≥95%
      同张照片识别的最大人数 5人
      人脸库容 5000人
      人脸成像要求100×100像素

      1、人员身份校核

      人员身份校核即通过人脸识别算法对参与作业的人员的身份进行校核??山嗽绷巢刻卣髂P陀肫渖矸菪畔⒂肼既肴嗽钡纳矸菪畔⒔邪蠖ê蟠嫒胂低橙嗽笨?,在作业现场通过图片采集分析人脸模型后与人员库中模型进行匹配,给出人员身份的校核结果。

      1.1、校核方式

      校核方式人脸识别算法可通过现场布控枪机摄像头捕捉目标人员,联动球机拉近适合识别距离后做进一步判别的方式进行对施工人员人脸信息进行身份校核,进一步做到违章人员身份的信息判别。

      1.2、现场视频抓拍

      系统平台同样能够实现人脸识别的功能,与其他检测算法的使用步骤基本相同,通过在现场部署的监控摄像机实现人员身份的校核。首先需要在现场作业出入口或作业区域登记处部署专门用于人脸识别的摄像机,然后在系统平台的“摄像头算法绑定”中对相应的摄像机勾选“人脸识别”算法,令施工人员站在通道摄像机镜头前,或逐一抬头通过监控位置,即可完成人员身份录入。

      1.3、人员违章追踪

      人员违章追踪是人脸识别算法的高级应用,适用于大多数系统已经应用的算法功能。其基本原理为在检测到违章行为的同时启用人体检测功能,针对已检测到的人体对其进行一次人脸识别分析,从而对该违章人员的身份进行追踪。但该功能的使用具有一定的条件,必须在检测人体的同时能够拍摄到该人员的正脸或侧脸,在某些背朝摄像机或距离较远无法拍到有效人脸的情况下则无法适用。
      该功能的启动与其他检测算法的使用步骤基本相同,在系统平台的“摄像头算法绑定”中在相应的已勾选的算法旁边勾选“人员追踪”功能。人员追踪功能启用后,能够在违章行为的告警页面中查看该名违章人员的基本信息,若该人员未在识别库中则给出“发现异常人员”的提示,若无法从本次告警中检测到人脸则给出“无法追踪”的提示。

      算法参数指标:

      标题
      更多
      功能类别参数指标
      人体检出率检出率:≥95%
      安全帽佩戴检测准确率:≥90%
      人体成像要求120×360像素

      2、安全帽检测

      安全帽检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量安全帽模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的人员安全帽佩戴情况进行检测。对未佩戴安全帽的人员做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。

      算法参数指标:

      标题
      更多
      功能类别参数指标
      人体检出率检出率:≥95%
      安全帽佩戴检测准确率:≥90%
      人体成像要求120×360像素

      3、人员聚集检测

      人员聚集检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量的人体模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的人员数量情况进行检测。对超过多少数量人员(可自行设定)做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。

      算法参数指标:

      标题
      更多
      功能类别参数指标
      人体检出率检出率:≥95%
      安全帽佩戴检测准确率:≥90%
      人体成像要求30×90像素

      4 、危险区域闯入检测

      危险区域闯入检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量的人体模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的危险区域闯入人员进行检测,并实时的做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。

      算法参数指标:

      5、危险驾驶行为检测预警

      在特定车辆(如叉车)驾驶室前方安装摄像头,部署前端智能分析装置,对摄像头视频进行实时检测分析,发现哈欠等疲劳驾驶情况,或者打电话、抽烟、玩手机等违章行为时现场进行声音告警提示,并传回后台进行统一管理。产品可作为一个独立的子系统,也可配合原有车载主机(共用无线网络信道)使用,有效实现基于视频的智能事件检测,满足驾驶人员的智能化监管需求。

      产品技术参数:

      产品外形

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      • 硬件对接

        码头施工区域现有多个监控用球机,尚不清楚这些球机的日常使用频度。如果部分球机使用频度不高,可以调整焦距参数后复用于现场覆盖分析。网络设备需要根据现有情况分析是否

      • 软件系统对接

        客户现有常规视频监控系统一套,新开发后台平台系统可以采用网页内嵌方式嵌入现有监控系统,通过编程实现单点登录。摄像头可以通过配置在两个系统中共用。

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      • 软件系统对接

        客户现有常规视频监控系统一套,新开发后台平台系统可以采用网页内嵌方式嵌入现有监控系统,通过编程实现单点登录。

        摄像头可以通过配置在两个系统中共用。

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      • 系统延伸性

        系统二期延伸:

        1)枪球联动方案可以实现举小旗识别分析及更多的穿戴检测分析:包括反光衣、空中作业安全带等。

        2)人员步态分析,进一步核实出识别违章人员身份信

      7 网络架构

      安全帽检测算法采用了计算机深度学习算法,通过进行海量安全帽模型检测训练后配合现场部署的摄像头,对作业区域内的人员安全帽佩戴情况进行检测。对未佩戴安全帽的人员做出预警防范,并在系统平台中产生告警信息。


      1)枪球联动方案可以实现举小旗识别分析及更多的穿戴检测分析:包括反光衣、空中作业安全带等。

      2)人员步态分析,进一步核实出识别违章人员身份信息。

      3)差分GPS基站成本降低后可以用于实现人车精准定位及碰撞预防。

      4)特种车辆违规行驶判别。

      5)扬尘监测、开阔场景扬尘覆盖监测,货场车辆冲洗及冲洗智能监测。


      产品中心

      行业应用

      典型案例

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