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安全帽工作服人脸识别烟火跌倒智能分析算法AI功能
安全帽检测
系统的视频源来自于前端的普通网络摄像机，视频分析服务器设置于机房或监控中心，服务器基于linux操作系统,配置简便，成本低廉。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，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，系统能识别红、蓝、黄等多种颜色及形式的安全帽，不依赖于前端的摄像机，系统具备计时功能，可灵活设置持续多久报警，并在视频上动态显示检测到未戴安全帽时间，可排除草帽、遮阳帽等类似帽子的误报，具有深度学习能力，通过学习能排除现场误报情况。
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，同时截取图片作为证据留存。安全帽识别系统*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。
与智慧工地管理平台无缝集成、结合，及时在平台报警、抓图、语音提示、报警记录查询统计，方便宏观统筹。
人脸考勤实名制
就过程而言，人脸识别可以分为图像预处理、人脸检测、人脸特征提取和分类识别 四个部分。
操作系统：Android 5.1
显示屏：8英寸显示屏
识别距高：0.5~5米,视镜头可変
人脸角度：左右30度,上下30度
识别别时间：小于1秒
宽动态范围：≥120db
人脸容量：5万人脸容量
多台设备共用一个人脸库，并且与人脸布控系统共用一个人脸库，整个工地只需要批量导入一次人脸库即可以所有人脸检测设备上通用,支持人脸进出信息导出做考勤，支持人脸识别实时界面与其他智能分析功能同平台显示，多窗口显示和轮巡
人脸布控
可视化布控是把所有的人脸识别摄像机做为一个整体，在这个整体的基础上做联动联防，大数据分析，再根据设置的规则进行提前预警，比如某个人或某个部门的人不应该出现在某个区域内，则在这个区域内，某个人或某个部门的人就相当于黑名单了，只要一出现就会预警提示。也可以设置一部分人在某个区域内出现的频率，一天或一个月出现的次数高于设置值就预警提示。
布控不是简单的做人脸识别，而是在识别后把识别结果做逻辑分析应用，发挥更大的价值，后再以一种可视化的形式体现出来
可以查询某个人某段时间内在地图上显示所有布控的摄像头，平台查询所有识别过的人脸信息，在地图上呈现每个布控点后出现的人脸比对照片，在布控的区域图上显示，图像显示大小由区域图决定，并显示抓拍摄像机的编号和时间，并在后台统计停留时间和出现次数等信息，查询了模板库中的人员名称，就知道了对应人员的所有信息，包括姓名、年纪、部门等所有人员信息，为后期的大数据分析做基础数据采集
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烟火报警
基于视频分析的室内、室外烟火自动检测预警系统的目的是能够实现无人值守的不间断工作，自动发现监控区域内的异常烟雾和火灾苗头，以更好的方式进行告警和协助消防人员处理火灾危机，并大限度的降低误报和漏报现象；同时还可查看现场实时图像，根据直观的画面直接指挥调度救火
该功能具有非接触式探测的特点，不受空间高度、热障、易爆/有毒等环境条件的限制，使得该系统为室内大空间、室外以及传统探测手段失效的特殊场所火灾探测提供了一种有效的解决途径
传统的烟雾颗粒感应或者红外线、激光技术。传统烟雾颗粒感应系统需要烟雾颗粒进入传感器才能引起报警，红外及激光技术也需要烟雾遮挡才能引发报警。这些前提要求场合是相对封闭的空间。而室外场合像炼油厂、仓库等因为设备设施分散，空气流动大，传统烟火设备根本起不到作用，现在往往采用人员值守看管，造成管理成本上升。
视频分析烟火自动检测预警系统正是弥补传统火灾报警设备的不足，完全适应于室外场合，而且可以远程提供实时视频，使得集中管理变为可能，具有非常广阔的市场空间
火焰有着与众不同的特征，他的颜色、温度、形状以及跳动的形式都可以作为识别的依据，我们将从火焰的静态特征和动态特征两方面入手进行火焰识别
人流量统计
支持人流量统计规则
利用普通网络摄像机，支持探测跟踪视频内的人体对象，人流量统计、计数。支持按天、月、年、时间段统计人流量。
工作服检测
根据的工作服培训模型，大量采集工作服样本，通过深度学习，识别出工作场所中工作人员是否按要求穿戴工作服，对未穿工作服的人员，进行抓图报警，并进行语音提示报警。
系统标识工作服的特性，工作服特性越多越准确，先判断出现在系统中的是否是人员，再判断是否穿工作服，禁止出现非人类（如车辆、其他物品）的误报未穿工作服
徘徊检测
在工地的重点区域部署徘徊监测功能，当发现有异常徘徊人员时主动触发报警,徘徊检测根据需要可以设置徘徊时间，徘徊物体大小，或者徘徊对象过滤等。
徘徊检测可设置于工地大门口及四周，当人员有异常想法，在采取行动之前，心里会有一个犹豫期，在犹豫期就会出现徘徊行为，通过设置徘徊检
销售经理
项目经理
