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安全帽识别 我有新说法
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提高安全生产的现场管理水平

1应用场所

      安全帽识别系统,对于大家来说还是很陌生的。但对于智慧工地和智慧园区等,安全识别系统已经成为了*的黑科技。

       在石化、石油、煤炭、矿产、电力、建筑等特种行业,安全生产是企业生存和发展的要素。不论是生产企业还是监管部门,都对安全生产非常重视。根据《JGJ59-99建筑施工安全检查标准》,工作人员进入施工现场必须戴安全帽,当然各行业的作业规范也对佩戴安全帽做了严格的规定。但是在实际现场操作过程中,总有人徇私舞弊,无视生产安全的相关规定,而安全监管员不可能一直守在现场,作业现场环境复杂,点多面广,要做到不出纰漏几乎是不可能的。

      鹰眸安全帽识别系统在监控、识别方面已有很成熟的技术,广泛应用于多个行业,如智慧工地、智慧园区等。如今安全帽识别仪*可以帮助管理人员统计佩戴安全帽的数据。鹰眸安全帽识别系统不大但可以识别在场的工作人员是否有按要求佩戴安全帽,还能够捕捉现场违规画面反馈给管理者,及时提醒工作人员改正。这样方便的系统可以给管理者节约大量时间和人成本,并及时的发现潜在的安全隐患,减轻管理负担,促进生产安全、有序进行。

2典型安装

3工作原理

      基于计算机视觉的安全帽自动识别技术设计通过在施工现场布设视频监控设备或利用现有的施工监控设备,采用机器视觉的相关方法进行安全帽的自动识别,可以实现对作业人员安全帽佩戴情况信息的全程快速识别,在降低监管费用的同时提升了监管信息化水平。国内外现有的安全帽自动识别技术,大致有以下几种主要方 式:

(1)基于小波变换和BP神经网络的安全帽识别,提出了安全帽识别神经网络模型;

(2)基于肤色检测的方法进行人脸定位,再利用支持向量机(SVM)模型实现安全帽的识别;

(3)基于像素点色度值分布情况的安全帽识别,通过检测运动目标1 /3部分中的色度值分布情况,判断是否佩戴安全帽及识别安全帽的颜色。

      经全面查询分析,这些方法在特定场景下均可实现对安全帽的识别。

 基于计算机视觉的安全帽自动识别技术(Tensorflow 检测原理)设计方案,是在对安全帽的识别研究的基础上提出来的,  国内外都没有较为成熟的报道。此项技术的研究,提出了新的施工现场检测技术方案,弥补了现有识别技术的不足,是施工现场自动化检测特别是安全生产急需解决的关键问题。

 

 

参考资料

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