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鷹眸安全帽識別系統
鷹眸安全帽識別系統主要用于石化、煤炭、建筑等行業的作業區域，也可用于對作業規范性要求較高的電力、鐵路等行業。
鷹眸安全帽識別系統主要用于石化、煤炭、建筑等行業的作業區域，也可用于對作業規范性要求較高的電力、鐵路等行業。系統的核心理念是運用DEEP LEARNING算法分析視頻內容，用人工智能減輕監控人員的勞動負荷，提高準確率。系統的核心算法運用了視頻分析技術，匯集了香港科技大學和國內知名高校的技術成果，在低碼流環境下的識別精準度具備明顯優勢。
鷹眸系統的視頻源來自于前端的網絡攝像機，視頻分析服務器設置于機房或監控中心，服務器基于 Windows操作系統，配置簡便，成本低廉。服務器與網絡攝像機在同一局域網內，通過RTSP協議訪問攝像機視頻流，實時獲取，實時分析，實時報警。同時，鷹眸系統不依賴于具體硬件，既可用于新項目實施，亦可用于原有項目升級。
鷹眸系統可設置于通道處或作業區，通過視頻自動識別未佩戴安全帽的人員并發出警告，同時截取圖片和視頻流作為證據留存。安全帽識別系統極大地提升了作業區域的管控效率，形成了強大的震懾作用，保障了作業人員的安全。
? 針對動態視頻，實時識別，深度優化；
? 識別、跟蹤精度高，對光線、陰天等不同環境適應性強；
? 不受人員眼鏡、胡須、發型、表情等遮擋影響；
? 不受人員正面、背面、側面、跑動、低頭等不同姿態影響。
性能參數
? 識別內容：紅色、黃色、藍色、白色、橘色安全帽；
? 識別準確率：92%以上；
? 目標數量：小于12個（同一畫面）；
? 最小檢測尺寸：40 x 40像素；
? 檢測分辨率：建議不高于D1分辨率（提高分辨率會耗費更多運算資源）；
? 視頻傳輸協議：RTSP協議；
? 視頻幀率：建議5-8幀（提高幀率會耗費更多運算資源）；
? 視頻角度要求：距地面 1.8-2.5 米，水平視角15-45度為宜；
? 告警方式：截圖保存；
? 響應時間：延時1-2s（與網絡延時取相關）。
算法優勢
? 針對動態視頻實時識別，深度學習，深度優化；
? 大數據訓練，模型穩定，增強泛化能力，防止過擬合；
? DROPOUT裁剪模型，運算效率高，硬件成本低廉；
? 本地部署，無需連接外網，信息安全更有保障；
? 識別精度高，對光線及背景環境適應性強；
? 不受人員的眼鏡、妝容、表情等因素影響；
? 不受人員背面、側面、低頭等不同姿態影響。
硬件參數
?攝像機：網絡H264 信號，分辨率720P 以上，支持 RTSP協議（兼容主流監控攝像機）；
?操作系統：Windows7 及以上；
?服務器配置參考：
序號 | CPU核數 | 硬件配置 | 可承載攝像機數量（參考） |
1 | 4 | CPU(I5-7500，8G),內存(DDR4，128GB SSD) | 1 |
2 | 6 | CPU(I7-7700，16G),內存(DDR4，128GB SSD) | 2 |
3 | 8 | CPU(I7-8700K，32G),內存(DDR4，128GB SSD) | 4 |
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