基于先進(jìn)的AI邊緣計算技術(shù)，巧妙融合了目標(biāo)檢測類的AI機(jī)器視覺檢測模型，并經(jīng)過精心設(shè)計適配的外殼而成。
采用先進(jìn)的AI視覺技術(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)工人安全護(hù)具佩戴情況的實(shí)時監(jiān)測和分析，確保生產(chǎn)過程中的人員安全。
在生產(chǎn)過程中，工人往往因為各種原因未能正確佩戴安全護(hù)具，增加了發(fā)生事故的風(fēng)險。
傳統(tǒng)的安全檢查依賴于人工巡視，耗時且容易出現(xiàn)遺漏，難以實(shí)現(xiàn)全面覆蓋。
通過圖像識別和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，借助AI視覺模型實(shí)時檢測工人是否正確佩戴安全護(hù)具，如安全帽、安全帶、防護(hù)眼鏡等。這種實(shí)時、精準(zhǔn)的檢測能夠及時發(fā)現(xiàn)安全隱患，防止因未佩戴或佩戴不規(guī)范而導(dǎo)致的工傷事故，顯著提升高風(fēng)險行業(yè)的安全管理水平，降低安全事故的。
傳統(tǒng)安全檢查往往需要大量的人力投入，且容易受到人為因素的影響。而AI技術(shù)檢測通過高清攝像頭捕捉畫面進(jìn)行實(shí)時傳輸,對圖像進(jìn)行精細(xì)分析，可以實(shí)現(xiàn)24小時不間斷的安全監(jiān)測，不僅減輕了管理人員的工作負(fù)擔(dān)，還避免了人為檢測存在的疏漏影響，確保了生產(chǎn)安全的全面性和準(zhǔn)確性。
本方案支持二次定制化開發(fā)，例如，增加相關(guān)其他場景檢測，增加檢出數(shù)據(jù)的二次應(yīng)用，銜接上下游業(yè)務(wù)流程，增加數(shù)據(jù)服務(wù)API開發(fā)，對接相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。另外，可根據(jù)具體場景需求完善和優(yōu)化模型和算法檢測邏輯等。
在高風(fēng)險行業(yè)的作業(yè)區(qū)域部署高清攝像頭，利用邊緣AI盒子和深度學(xué)習(xí)算法，對視頻圖像進(jìn)行實(shí)時分析。通過部署AI視覺檢測模型，對工人的安全護(hù)具佩戴情況進(jìn)行智能識別與檢測。當(dāng)發(fā)現(xiàn)工人未佩戴或佩戴不規(guī)范時，立即觸發(fā)警報機(jī)制，并通過聲光報警器提醒工人和管理人員及時處理。此外，該解決方案還可以與企業(yè)的安全管理系統(tǒng)進(jìn)行對接，將檢測數(shù)據(jù)實(shí)時上傳至系統(tǒng)，供管理人員進(jìn)行后續(xù)分析和處理。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方式，不斷優(yōu)化安全管理策略，提升企業(yè)的整體安全管理水平。
? 自動識別 - 在作業(yè)區(qū)域內(nèi)安裝了高清攝像頭，這些攝像頭...
? 實(shí)時報警 - 該系統(tǒng)采用先進(jìn)圖像識別技術(shù)，實(shí)時監(jiān)測工地...
? 提高安全監(jiān)管效率 - 安全帽和安全帶佩戴情況檢測系統(tǒng)替代了傳統(tǒng)...
? 實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)記錄 - 安全帽和安全帶佩戴情況檢測系統(tǒng)可實(shí)時監(jiān)測...
