海上船坞安全生产:AI视频智能分析管理系统

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0 下载量 45 浏览量 更新于2024-07-05 收藏 7.93MB PDF 举报
"海上船坞安全生产AI视频智能管理系统06V1.00.pdf" 海上船坞安全生产AI视频智能管理系统是一款利用人工智能技术强化海上船坞施工安全的解决方案。该系统通过100%AI视频智能分析,实现了从被动监控到主动发现、自动推送和提醒处置的转变,提升了安全管理的效率和准确性。 产品核心包括视频智能分析系统、视频浓缩巡检系统、视频档案管理系统以及综合应用管理平台。其中,视频智能分析系统运用计算机视觉科技,模拟人类视觉判断,对视频监控画面进行智能分析,识别出如人脸识别、安全帽佩戴和救生衣穿着等关键安全指标。视频浓缩巡检系统则能高效处理大量视频数据,而视频档案管理系统则确保了信息的安全存储和便捷检索。 针对海上船坞的特定需求,系统需解决以下问题:一是实现实时的人脸识别计数,对进出人员进行准确管理;二是快速识别施工现场的异常行为,如未戴安全帽或未穿救生衣,并及时报警。系统利用深度学习分析算法,结合AI服务器上的人脸识别和安全行为检测算法,有效提升了安全管理水平。 解决方案《海上船坞安全生产AI视频监控管理系统》构建了一个包括AI服务器、应用服务器、人脸识别卡口、高清摄像头和监控PC机在内的系统架构。AI服务器负责流媒体服务、人脸识别和安全行为算法,应用服务器提供WEB端管理和后台业务管理,人脸识别卡口采集人脸信息,高清摄像头监控施工现场。 系统工作原理是通过实时采集监控视频,运用深度学习算法分析异常情况,一旦发现潜在风险,立即触发报警并提供数据支持,以便管理人员迅速采取应对措施。软件部分则包含了流媒体服务、事件分析和消息服务,确保视频信息的流畅传输、高效分析和及时通知。 该系统不仅优化了传统的人工安全检查,降低了人为错误,还极大地提高了海上船坞施工的安全性,实现了智慧工地的智能化管理。通过引入先进的AI视觉计算技术,海上船坞的安全生产管控得以大幅提升,为类似工程提供了可借鉴的技术路径。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行