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Lnton羚通智能分析算法工服智能监测预警算法
工服智能监测预警系统通过yolov8网络模型算法，工服智能监测预警算法对现场人员未按要求穿戴工服工装则输出报警信息，通知后台人员及时处理。 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。 工服智能监测预警算法是一种用于检测和预警员工工作服装状况的技术。 该算法可以通过计算机视觉和图像处理技术，对员工穿着的工作服进行实时监测、分析和预警，以确保员工的穿着符合规定，并提醒员工及时更换损坏的工作服。 图片图片 Lnton羚通智能分析算法工服智能监测预警算法根据设定的规则和要求，判断工作服的状况是否符合预期。
82430编辑于 2023-08-14 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工服智能监测预警系统
工服智能监测预警系统通过yolov8网络模型算法，工服智能监测预警系统对现场人员未按要求穿戴工服工装则输出报警信息，通知后台人员及时处理。 工服智能监测预警系统Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎。 YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。
41120编辑于 2023-05-10 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI智能工服识别算法
AI智能工服识别算法通过yolov5+python网络深度学习算法模型，AI智能工服识别算法通过摄像头对现场区域利用算法分析图像中的工服特征进行分析实时监测工作人员的工服穿戴情况，识别出是否规范穿戴工服 AI智能工服识别算法中使用到的语言Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。 AI智能工服识别算法特征提取是指提取工服中的点或者块。因此不需要精确的人体定位和跟踪，并且局部特征对人体的表观变化，视觉变化和部分遮挡问题也不是很敏感。因此在行为识别中采用这种特征的分类器比较多。 AI智能工服识别算法对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。 除了上面这个结构，AI智能工服识别算法提出了一个轻量级版本Fast Yolo，其仅使用9个卷积层，并且卷积层中使用更少的卷积核。
55920编辑于 2023-09-14 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
AI工衣工服智能识别系统
AI工衣工服智能识别系统通过yolov7网络模型深度学习算法，AI工衣工服智能识别系统对场人员穿戴进行实时不间断监测，AI工衣工服智能识别系统发现现场人员未按要求穿戴时，AI工衣工服智能识别系统立即抓拍告警 You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
80680编辑于 2023-02-15 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工服穿戴检测联动门禁开关算法
工服穿戴检测联动门禁开关算法通过yolov8深度学习框架模型，工服穿戴检测联动门禁开关算法能够准确识别和检测作业人员是否按照规定进行工服着装，只有当人员合规着装时，工服穿戴检测联动门禁开关算法会发送开关量信号给门禁设备 工服穿戴检测联动门禁开关算法YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测 所以粗略来说，工服穿戴检测联动门禁开关算法的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。 或者我们把工服穿戴检测联动门禁开关算法 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量，也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。 工服穿戴检测联动门禁开关算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。
61230编辑于 2023-09-24 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法
工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法利用yolo网络模型图像识别技术，工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以准确地识别现场人员是否穿戴了正确的工装，包括工作服、安全帽等。 这就意味着 工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法可以以小于 25 毫秒延迟，实时地处理视频。对于欠实时系统，在准确率保证的情况下，速度快于其他方法。 图片工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。 工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。 工服穿戴检测算法 工装穿戴识别算法在采用NMS（Non-maximal suppression，非极大值抑制）算法选出最有可能是目标的结果。
87720编辑于 2023-09-21 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
TSINGSEE青犀智能分析网关工服识别算法，如何最大限度保障工人安全？
众所周知，TSINGSEE青犀智能分析网关算法繁多，大多数算法已经和大家讲解过了，今天就和大家聊一聊工服识别算法。 工服识别算法一般应用于工地、化工、煤矿等场所，用来监督检测施工人员是否按照要求着工服，最大程度保障人员安全，具体有以下作用：1、实时监控与告警检测员工是否按照要求着工作服、安全帽，一旦员工没有按照要求着装 2、数据记录和存储TSINGSEE青犀智能分析网关+EasyCVR智能监控系统，具备了数据记录和存储功能，能够将摄像头采集到的数据进行记录和存储。 、RTMP、RTSP/Onvif协议，海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK、乐橙SDK等）、支持单画面、多画面显示，可选择任意一路或多路视频观看，视频窗口数量1、4、 TSINGSEE青犀视频智能分析网关，可实现对视频监控场景中的人脸、人体、安全帽、口罩等进行抓拍、检测与识别，支持对异常情况进行智能提醒和通知，广泛用于客流统计、周界防范、明厨亮灶、通用安防监控、企业安全生产
32730编辑于 2023-11-09 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
拥挤聚集智能监测算法
拥挤聚集智能监测算法可以通过yolov7网络模型深度学习框架对人员数量、密度等进行实时监测，拥挤聚集智能监算法识别出拥挤聚集的情况，并及时发出预警。
39030编辑于 2023-05-26 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
充电站AI算法智能识别监测系统
在此背景下，充电站AI算法智能识别监测系统应运而生。该系统利用先进的计算机视觉技术，对充电桩区域进行全天候智能监测。 二、核心技术架构：多任务感知与时序逻辑推理充电站AI算法智能识别监测系统并非单一功能的叠加，而是基于深度学习多任务学习框架（Multi-task Learning）构建的综合感知引擎。 全链路闭环：从事件捕获、证据留存到工单派发，系统自动生成包含前后短视频的证据链，支持远程喊话驱离或通知运维人员现场处理。 四、部署实施的关键考量在推进充电站AI算法智能识别监测系统落地时，需关注以下工程化细节：点位规划与视角优化：摄像头应覆盖所有充电车位及通道，建议采用广角高位俯拍以减少盲区，同时兼顾充电枪特写视角的需求（ 五、结语充电站AI算法智能识别监测系统的应用，标志着新能源基础设施运营从“粗放式管理”向“数字化智治”的跨越。
31310编辑于 2026-03-08 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
智慧电力方案：安防监控/视频分析AI识别技术在电力领域中的应用
二、解决方案在电力领域中，TSINGSEE青犀AI智能分析网关V3涉及的算法包括：安全帽识别、未穿长袖识别、人员越线识别、人员倒地识别、区域入侵识别、睡岗识别等。 1）工服检测在电力行业中，工服与安全帽的佩戴尤为重要，TSINGSEE青犀AI智能分析网关V3配备了安全帽/工服/未穿长袖检测，可以极大限度地督促工作人员着装安全，保障工作人员施工/巡检安全。 2）周界入侵周界入侵算法可以智能识别、主动监测、可视化预警，实现周界入侵零误报、零事故，对电线杆、电线桩、高压线等区域，进行实时视频监控与AI检测，一旦有外部人员靠近，可立即通知管理人员进行处理，还可配备语音喊话功能 、RTMP、RTSP/Onvif协议，海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK、乐橙SDK等）、支持单画面、多画面显示，可选择任意一路或多路视频观看，视频窗口数量1、4、 基于以上AI算法与EasyCVR平台的视频能力，我们可以时刻监测设备是否正常运转、人员穿戴是否合规，保障人员在巡检作业时，做好安全措施，杜绝违规操作，消除安全隐患，筑牢安全防线。
51110编辑于 2023-09-01 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
智慧电力方案：安防监控/视频分析AI识别技术在电力领域中的应用
二、解决方案在电力领域中，TSINGSEE青犀AI智能分析网关V3涉及的算法包括：安全帽识别、未穿长袖识别、人员越线识别、人员倒地识别、区域入侵识别、睡岗识别等。 1）工服检测在电力行业中，工服与安全帽的佩戴尤为重要，TSINGSEE青犀AI智能分析网关V3配备了安全帽/工服/未穿长袖检测，可以极大限度地督促工作人员着装安全，保障工作人员施工/巡检安全。 2）周界入侵周界入侵算法可以智能识别、主动监测、可视化预警，实现周界入侵零误报、零事故，对电线杆、电线桩、高压线等区域，进行实时视频监控与AI检测，一旦有外部人员靠近，可立即通知管理人员进行处理，还可配备语音喊话功能 、RTMP、RTSP/Onvif协议，海康Ehome、海康SDK、大华SDK、宇视SDK、华为SDK、萤石SDK、乐橙SDK等）、支持单画面、多画面显示，可选择任意一路或多路视频观看，视频窗口数量1、4、 基于以上AI算法与EasyCVR平台的视频能力，我们可以时刻监测设备是否正常运转、人员穿戴是否合规，保障人员在巡检作业时，做好安全措施，杜绝违规操作，消除安全隐患，筑牢安全防线。
61020编辑于 2023-09-01 24h AI 门店管家：用视觉智能填补周期巡店的管理空档
二、解决方案：AI 视觉 + 事件触发式管控24h AI 门店管家是一套基于门店智能监控摄像头与自研 AI 视觉算法的技术方案。其工作流程可概括为两个环节：1. 以“员工工作区玩手机”检测为例，系统会综合三个维度进行判断： · 工服特征（是否为员工） · 手持物品（是否为手机） · 所处区域（是否为工作区）通过这种组合判断，有效区分员工违规与顾客正常行为。 · 部署算法：员工工服/口罩/发网检测、原材料合规检测、外卖保温袋检测。 · 效果：门店食安违规率下降超过 30%，品控相关客诉下降接近 50%。 · 部署算法：员工工服检测、车辆进店抓拍及车牌登记、车辆离店工作台清洁检测。 · 效果：飞单事件基本消失，服务流程合规率提升至 97%，新店标准化落地周期缩短 70%。 · 部署算法：员工玩手机检测、员工工服检测、员工离岗检测、会议未开展检测。 · 效果：员工在岗行为违规事件减少近 50%，岗位人效提升超过 20%。
12510编辑于 2026-04-23- 来自专栏TSINGSEE青犀视频
如何通过AI视频智能分析，构建着装规范检测工装穿戴检测系统？
TSINGSEE青犀视频AI算法平台的着装规范检测/工装穿戴检测算法，是基于AI深度学习，通过计算机视觉技术准确地识别特定区域内工人是否穿戴是否合规，包括工作服、反光衣、安全帽等，常用于工地、工厂、车间 2）未穿反光背心：支持识别橙色、莹绿色开襟马甲、套衫马甲工作服的目标识别，以及人形检测；支持在划定区域内检测是否有未穿工作服的工人。3）未戴口罩识别：支持对人脸是否佩戴口罩进行检测。 4）工作服识别：支持识别港口、电力施工、维修、保洁等角色的人员是否穿戴工作服。在应用场景中，通过在服务器端部署AI算法平台，将监管现场的监控视频流接入并进行实时智能分析与预警。 应用场景：1）建筑工地：自动识别监测未穿着反光衣、未戴安全帽的工作人员，提高工地安全性，减少潜在的事故风险。2）仓储物流：自动识别监测未着工服的陌生人员，提高仓储物流工作场所安全性，减少人力监管成本。 3）危化工厂：自动识别未穿工作服、未戴口罩的工作人员，一旦检测到将立即触发告警。4）电力巡检：对作业人员工服着装及施工环境规范做出监控预警，规范工作流程，标准化流程管控，确保作业过程中各环节安全有序。
1.2K20编辑于 2023-09-21 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
LabVIEW Arduino RS-485智能农业监测系统（项目篇—4）
而实现智能农业，建立一个实用、可靠、可长期监测的农业环境监测系统是非常必要的。 2、项目架构 本篇博文将要介绍一种基于Arduino与LabVIEW的智能农业监测系统，可以实现农作物生长环境参数的实时采集以及上位机监测软件的数据分析和远程监测。 项目资源下载请参见：LabVIEW Arduino RS-485智能农业监测系统【实战项目】 3、传感器选型 3.1、温湿度传感器 SHT11是瑞士Sensirion公司推出的一款数字温湿度传感器芯片 由于RS-485总线具有抗干扰能力强的优点，适合用于可靠性要求高的场合，本节介绍的智能农业监测系统采用RS-485总线作为每个子节点与总站的通信方式，如果需要检测的面积较大，监测密度较为稀疏，RS-485 项目资源下载请参见：LabVIEW Arduino RS-485智能农业监测系统【实战项目】
1.8K20编辑于 2022-06-27 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
视频云存储安防监控AI视频智能分析网关V3：工服检测功能详解
在一些工地、后厨、化工、电力等特定的场景中，工服的穿戴是必不可少的。这不仅是安全制度的要求，更能降低工作风险、提高工作效率。 TSINGSEE青犀AI 边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关可以通过实时监测和识别工人的工装穿戴情况，确保他们符合安全要求。 工装穿戴检测/安全着装检测技术能通过数据分析，提供工装穿戴情况的实时监测和分析功能，为工作管理提供决策支持，可以有效降低工作风险，提高工作安全性，为工人提供一个安全、高效的工作环境。 我们的 AI 边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有 5 个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同 硬件可实现的 AI 检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。
33620编辑于 2023-09-01 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
智慧工地防盗新手段：TSINGSEE青犀工地智能监控防盗系统方案
2、周界入侵检测系统通过TSINGSEE青犀智能分析网关中的周界入侵算法，在工地堆料、危险区域、或器具堆放区域等，划定警戒线，一旦有人员进入禁区，系统会自动触发警报并及时通知相关人员。 4、 防盗报警系统安装声光报警器，当工地智能监控系统监测到有可疑活动时，会发出警报声，并同步触发摄像头拍摄和录像，以提供证据。 5、智能算法EasyCVR工地智能监控系统内含TSINGSEE青犀智能分析网关，针对工地场景主要有以下智能分析算法：1）安全帽、工服检测：实时检测工地工作人员是否根据要求佩戴安全帽，穿着反光衣/工服；2 ） 人员摔倒：及时检测人员摔倒情况，一旦发生人员跌倒，立刻通知后台进行救护；3）烟火识别：在易发生火灾区域配备该算法，可避免发生火灾无人知晓酿成大祸。 6、 智能告警平台所配备的算法，可以自动识别异常活动并告警，同时保存告警画面，还可以通过邮件告知报警信息，方便后期溯源。
62610编辑于 2023-12-14 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
EasyCVR视频监控+AI智能分析网关如何助力木材厂安全生产？
1）温湿度监测：在木材存储区域和加工设备周围布置温湿度传感器。这些传感器可以监测木材的温度、湿度等参数，并将数据传输给监控平台。 2）视频监控系统：在木材厂内关键区域和设备上布置高清摄像头。 4）实时异常监测：通过视频AI分析算法和异常检测技术，对木材生产过程中的异常情况进行监测。例如，出现烟火燃烧、人员倒地等情况，及时发出报警。 5）设备状态监测：利用传感器和物联网技术，实时监测木材加工设备的运行状态和性能。例如，发生皮带撕裂、皮带堵料的情况时，可立即甄别并告警，这可以帮助预防设备故障和停机，并提高生产效率。 7）人员安全算法：为保障木材厂工作人员的安全，还可配备分析网关的工服检测、安全帽检测、人员抽烟检测等算法，确保人员生产安全。 平台既具备传统安防视频监控的能力，也具备接入AI智能分析的能力，包括对人、车、物、行为等事件的智能追踪与识别分析、抓拍、比对、告警上报、语音提醒等。
77720编辑于 2023-11-16 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
借助4G路由器实现智能广告屏远程监测管理
促进商业经济繁荣发展，离不开各种形式的宣传营销，智能广告媒体屏就是一种典型智能宣传营销设备。 ，助力营销服务更加便利和智能。 针对智能广告媒体屏的运营和管理，可以选用工业4G路由器方案，实现便捷高效的集中监测、配置、管理和维护。 BMR400四口工业路由器，支持视频/图片大数据高速无线传输，具备4组LAN口、1组WAN口、1组RS485口以及1组RS232口，方便现场各种设备组网通信，可高效对接和控制智能广告媒体屏上的屏幕、喇叭 方案优势1、通信稳定性工业4G路由器集成有线/4G/NB-IoT/GPS/WiFi等多种通信方式，支持有线网和无线网互为备份，支持有线上网和4G/5G无线上网智能切换，提供优质稳定网络，保障智能广告媒体屏长久在线
43030编辑于 2023-11-07 - 来自专栏人工智能LeadAI
慧材技术&中核普达测量与测绘系统介绍（二）
运维管理阶段：包括峻工测量以及为监视工程安全状况的变形观测，设备运行状态的精密监测与维修养护等测量工作。 核工级高精密超复杂测量，采用高精密测量装备和先进测量技术，对核电厂微网建立、大型设备和精密轨道安装、主设备和主管道制造检测、主设备安装定位、大厚壁管段自动焊实时监测、小型法兰焊接试件微米级检测等实施数据采集和处理自动化 一次性完成高精度微网布控，为核电厂设备安装精准定位、精密轨道调整、管道切割组对焊接监测等核工级测量工作提供精度保障。 智能视频分析系统通过摄像机实时”发现敌情”并”看到”视野中的监视目标，同时通过自身的智能化识别算法判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的威胁，及时向合监控平台或后台管理人员通过声音 (4)物联网技术应用，实现高度自动化 平台通过传感技术、物联网技术实现对大型装备(如盾构机)、监测仪器、视频门禁设备数据的自动采集与处理，减少人员投入与干预、提高数据传递的及时性与可靠性。
1.2K10发布于 2019-07-31 - 来自专栏TSINGSEE青犀视频
浅析基于AI视频智能检测预警技术在矿山安全生产场景中的应用
、堆煤等异常情况进行监测；同时智能识别工作人员是否穿着工服、是否佩戴安全帽、空岗/离岗、人员入井、车辆出矿、打电话、抽烟等行为，并能对安全隐患进行预警提醒，有效提升煤矿管理的智能化水平，对保障企业安全生产 三、AI算法本方案涉及的算法有3类，包括：人员类监测、皮带类监测，以及其他算法。 1、人员类检测算法1）人员识别单人经过、多人顺序经过、多人并行经过、多人徘徊等经典场景下（不区分是否为员工），自动识别、触发预警提醒，并能立即抓拍、录像，可生成带有标记框的视频录像MP4文件；支持自动统计视频中的人数并记录 4）皮带流量监测皮带流量监测是在皮带的转载处或者皮带卸料口的正上方的适当位置安装摄像机，实时监测皮带上煤流的宽度，给出占比值。 3、其他类算法1）摄像头遮挡、挪动识别支持每小时识别一次，当识别到摄像头被遮挡、挪动角度时，则触发告警，生成带标记框的视频录像MP4文件。
1.9K30编辑于 2023-03-21
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