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  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    安全帽智能识别系统

    安全帽智能识别系统可以全自动检测和分析监控画面范畴内的施工作业人员的安全帽的佩戴情况,针对未佩戴帽子规范的不安全行为,安全帽智能识别系统可以即时监控和向发送抓拍图片进行预警。 因而,安全帽规范已变成施工工地职工的最后安全防范措施,依据中国的制度规定,施工工地职工进到施工现场时务必佩戴安全帽规范。 为了更好地监管当场管理人员的安全帽规范的佩戴状况,对不佩戴安全帽规范的管理人员开展惩罚文化教育和学习培训,最后处理因未佩戴安全帽规范而产生的重大安全事故。 研发的安全帽智能识别系统高效地解决了工作员进到施工现场时务必佩戴安全帽规范的艰难。 与传统的的安全监管方式对比,根据集成化大数据技术和人工智能化运用等技术创新方式,进行智能化系统员工管理和员工安全性检测是一个更好的选择。

    63520编辑于 2022-09-08
  • 来自专栏智能单警装备柜

    深度解析智能RFID单警装备柜RFID阅读器驱动程序

    A.智能单警装备柜RFID阅读器驱动程序基于常见的超高频RFID设备通信协议(如Impinj/Alien)设计,包含核心通信逻辑和异常处理:import jssc.SerialPortException ;import jssc.SerialPortList;/** * 凌讯智能单警装备柜RFID阅读器驱动 * 凌讯智能单警装备柜RFID阅读器驱动支持多标签批量读取、过滤及数据上报 */public class private static final byte[] READ_CMD = {0xBB, 0x00, 0x22, 0x00, 0x00, 0x22, 0x7E}; // 示例读取命令 // 凌讯智能单警装备柜 RFID标签数据模型 public static class RFIDTag { private String epc; private int rssi; this.timestamp = System.currentTimeMillis(); } // Getters... } /** * 初始化凌讯智能单警装备柜

    54210编辑于 2025-01-27
  • RFID智慧工地提升安全管控

    在智慧工地中,RFID 技术与安全帽的巧妙结合,为人员安全管理构筑了一道坚实的防线。 工人佩戴嵌入 RFID 标签的安全帽,就如同携带了一张独一无二的 “电子身份证”,其中存储着工人的姓名、年龄、工种、所属班组、安全教育培训记录等详细个人信息,RFID智慧工地提升安全管控。 一旦未授权人员或未佩戴合格安全帽的人员靠近危险区域,阅读器会立即捕捉到标签信号,并将信息传输至后台管理系统,系统迅速发出声光警报,提醒现场管理人员和闯入者注意安全,及时制止危险行为,有效降低了事故发生的可能性 RFID 智慧工地是通过 RFID 技术实现人员、设备、物料全流程数字化管理的解决方案,核心是提升工地安全、效率与可追溯性。 RFID技术可以实时监控劳务工人是否佩戴安全帽,并智能触发提醒功能,确保施工现场的安全,降低安全事故发生率,形成对工地现场进行可视化管理。图文源于网络,侵删!

    21810编辑于 2025-12-25
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    工地安全帽智能识别检测系统

    在施工工地,务必配戴安全帽,工地安全帽智能识别检测系统可以在大部分工程施工损害中充分发挥保障功效。 但在具体运用中,不戴安全帽、临时性摘帽子等违纪行为常常产生,安全性工作人员不可以即时查验施工队伍是不是戴安全帽,多次开展工作人员查验,提升经济成本和用工成本费。 工地安全帽智能识别检测系统全自动监管现场施工作业区域范围内的工作人员是不是戴安全帽。要是没有戴安全帽,会及时警示,并通告监控后台安全管理者妥善处理。 根据智能视频采集,施工工地安全帽短视频智能识别监管系统全自动剖析识别短视频图象信息内容,不用人工控制,对施工工地关键地区开展全天监管。 工地安全帽智能识别检测系统自动识别进到实际操作范围的工作人员:假如工作人员并没有戴安全帽,可以马上警报,将报警截屏和视频存储到数据库形成报表,与此同时向有关现场管理工作人员推送警报信息,可以依据警报纪录和警报截屏

    51220编辑于 2022-09-09
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    工地安全帽智能识别系统

    工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术,工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。

    62550编辑于 2023-02-11
  • 来自专栏RTSP/RTMP直播相关

    多种方式实现安全帽佩戴检测

    可以与其他系统进行集成,实现智能化管理。缺点: 图像质量受环境因素影响较大,如光照、遮挡等。对计算机性能要求较高,处理大量图像数据需要较长时间。深度学习算法需要大量的训练数据和计算资源。 基于无线射频识别(RFID)的检测方法在安全帽和工作人员的身份标识上安装 RFID 标签,通过 RFID 读写器检测标签信号来判断安全帽的佩戴状态。 具体实施步骤: 安装 RFID 标签:在安全帽和工作人员的身份标识上安装 RFID 标签,标签中存储有相关信息。 部署 RFID 读写器:在需要检测的区域部署 RFID 读写器,读写器可以读取标签中的信息。信号检测:当工作人员佩戴安全帽进入检测区域时,RFID 读写器读取安全帽和身份标识上的标签信号。 标签可以存储更多的信息,如人员身份、安全帽型号等。缺点: 需要安装 RFID 标签和读写器,成本较高。信号可能会受到金属物体、电磁干扰等因素的影响。对于未佩戴身份标识的人员无法进行检测。

    69910编辑于 2024-10-19
  • 来自专栏智能视频图像

    智能视频分析-工地安全帽识别

    安全帽作为保护、防护的重要防范手段,一直是各大企业要求员工佩戴的,可还是发生了各种由于未佩戴安全帽导致的安全事故。 如何能够保证工人都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题,于是倍特威视安全帽识别系统应运而生。 2.jpg   倍特威视安全帽识别系统可自动检测人员是否佩戴安全帽,有效预防安全生产事故。 无需人工干预实现安全生产智能化管理,运用智能视频分析结合最前沿深度学习技术,识别率高、兼容性强、性能稳定。倍特威视安全帽识别系统是督促工人佩戴安全帽的利器,可提高工人安全意识,将意外扼杀在摇篮中。 应用模式   联动门禁模式   在工地高危区域门口部署安全帽识别系统结合门禁系统,当工作人员要进入作业时,门禁通过后,需要检测工人是否佩戴安全帽,若未佩戴安全帽则无法开启门禁进入作业;工人必须佩戴安全帽才能打开门禁进入防护区工作 动态检测模式   在企业高危区域内部署安全帽识别系统,实时检测视频画面内是否有人员活动,当检测到有人时,检测工人是否佩戴安全帽,若未佩戴安全帽则发出告警信息通知后台监管人员。

    1.3K20发布于 2020-01-06
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    安全帽佩戴智能识别系统

    安全帽佩戴智能识别系统伴随着现代科技的发展趋势,人工智能识别技术性的运用愈来愈普遍,各个安全施工监督部门对操作人员的需求逐步提升,很多示范工程首先选用各种各样智能监管方式,确保操作工作员的生命安全。 安全帽佩戴智能识别系统能够达到施工企业和各个安全性监督部门的具体规则,合理确保施工区域操作人员的人身安全和企业财产安全。安全帽佩戴智能识别系统,对施工作业现场开展实时检测。 当安全帽佩戴智能识别系统监控作业人员没有佩戴安全帽子时,系统会马上警报。与此同时,系统会将警报截屏和视频保存到数据库系统中,并汇报发送给有关管理者。 与此同时,安全帽佩戴智能识别系统能够依据时间范围查看和播放报警记录和警报截屏,进一步提高了监控区域的监管的高效率,形成了强劲的管理监控效果,降低并减少了安全事故的产生。 安全帽佩戴智能识别系统设备布署在公司高危地区的出入门禁上,与门禁系统系统紧密结合。当工作员要想进到危险区工作时,她们必须在门禁经过系统识别查看是不是佩戴安全帽

    50530编辑于 2022-09-14
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    视频智能识别安全帽佩戴

    视频智能识别安全帽佩戴系统能够从繁杂的工地、煤矿、车间等场景下同时对多个目标是否戴安全帽穿反光衣进行实时识别,当视频智能识别安全帽佩戴系统发现作业人员没有戴安全帽、穿反光衣或者戴安全带,系统会及时报警提醒 视频智能识别安全帽佩戴系统识别安全帽颜色如红色、黄色、蓝色、白色、橘色。实现识别监控整个过程的自动监测,提升安全监督的时效性,降低人力成本。 视频智能识别安全帽佩戴根据边缘ai计算与深度学习技术,通过分布现场已有的监控摄像头依据RTSP协议访问监控摄像头视频流,即时获得,实时分析,即时警报,并及时将报警记录推送到有关安全人员,马上处理。 视频智能识别安全帽佩戴系统利用前端视频监控实时读取现场视频流,对作业现场人员行为如抽烟、睡岗离岗、玩手机、打电话、反光衣穿戴、安全带穿戴进行实时分析,并及时保存异常报警数据。

    43610编辑于 2022-10-04
  • 来自专栏FreeBuf

    RFID入门:Mifare1智能水卡破解分析

    一直手痒RFID这个领域,准备了一段时间,开始入门RFID。 先来普及一下基础知识: RFID即为射频识别。NFC近场通信。 很多人把NFC和RFID混为一谈,但实际上NFC可以理解为“以RFID技术为基础的一种产品”。 RFID技术中所衍生的产品大概有三大类:无源RFID产品、有源RFID产品、半有源RFID产品。 根据RFID Tag的工作方式,有可分为被动,主动、半主动三种。最常见的就是被动式的了。 (注意尽量不要用Win上的Kali虚拟机,因为USB口还是通过Win平台,所以兼容性问题还是可能存在,我的就会出现Usb Timeout错误) 进入Kali我们能看到很多RFID/NFC的工具。 希望这篇文章能为大家在RFID安全方向上起一个抛砖引玉的作用! [本文作者diigu,本文属FreeBuf黑客与极客(FreeBuf.COM)独家文章,未经许可禁止转载]

    12.6K71发布于 2018-02-05
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    自动识别安全帽智能监控

    自动识别安全帽智能监控系统软件依据智能化视频分析,全自动对视频图象信息内容进行剖析辨别,不用人工控制,自动识别安全帽智能监控能对工程施工环境进行全天监控,当监控到人员未佩戴安全帽未穿工作服装进到时,马上预警信息 丢垃圾识别预警信号系统对地域进行及时检验,不用人工控制,一旦监测到有的人未佩戴安全帽或者乱扔垃圾时,马上进行预警信号,告知监控管理处,提示相关人员马上处理。

    92530编辑于 2022-09-10
  • 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析

    智慧工地安全帽智能识别系统

    智慧工地安全帽智能识别系统通过yolov5+opencv深度学习技术,智慧工地安全帽智能识别系统可自动对现场画面检测识别人员有没有戴安全帽

    71100编辑于 2023-01-14
  • RFID无线测温技术助力环网柜智能运维升级

    运维效率低下:依赖人工记录和分析,缺乏智能化预警系统,故障响应滞后,导致设备寿命缩短及安全隐患。 二、RFID无线测温解决方案的技术架构基于RFID(射频识别)技术的无线测温系统,通过集成温度传感器与无源电子标签,结合智能分析平台,实现环网柜温度的全天候、非接触式监测:1. 无源温度标签核心技术:在RFID芯片中集成超低功耗温度传感器,支持-40℃~150℃宽范围监测,常温误差≤±1℃,关键区间(如35℃~42℃)精度达±0.1℃。 智能分析与预警系统温度-负荷关联模型:结合历史数据与机器学习算法,预测温度变化趋势,为负荷调度提供决策依据,避免超温风险。 结论RFID无线测温技术通过无源化、高精度、强抗扰的特性,彻底解决了环网柜温度监测的行业难题。其智能化、低成本的运维模式,为电力系统安全与能效提升提供了可靠保障,成为智能电网建设的关键技术支撑。

    30910编辑于 2025-03-19
  • 来自专栏智能视频图像

    安全帽识别智能监控预警系统

    安全帽识别可对进入作业区域的人员进行自动识别:若检测到人员未佩戴安全帽,可立即报警,将报警截图和视频保存到数据库形成报表,同时将报警信息推送给相关管理人员,可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播 在视频中实时框画出未佩戴安全帽的人员,并将截屏图片显示在客户端,可以结合现场告警设备发出报警信息,协助管理人员进行管理。    (2)报警记录存储    对出现未佩戴安全帽危险行为识别出之后,对视频进行保存,方便管理人员对记录查看追溯。    随着现代科学技术的发展,图像监控系统的应用范围越来越广,各级施工安全监管部门对作业人员的要求逐步提高,许多项目已经率先采用各种智能监控手段保障作业人员的人身安全。 安全帽识别能够满足施工单位及各级监管部门的实际监管需求,切实保障施工区作业人员的人身财产安全。

    1.9K30发布于 2019-09-16
  • 来自专栏智能视频图像

    智能视频分析下的安全帽佩戴检测系统

      根据数据调查,2018年建筑业的36次较大事故中,有323名人员伤亡,因坍塌伤亡的人员占到了81%,其中大部分原因是工作人员没有按照规定佩戴安全帽。    在各个行业都存在着在岗工人不佩戴安全帽和做相关安全措施危险作业,由未佩戴安全帽而造成的伤亡时有发生。    很多施工人员不戴安全帽可能不是一两次偶然的疏忽,而是成了一种习惯,究其原因,有些是觉得戴着麻烦又不舒服,有些是心存侥幸,认为事故不会发生,如何能够保证员工都戴上安全帽成为了工地监督管理的一大难题。    安全帽佩戴检测系统应用智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对建筑工地、石化、电力等高危行业生产区域人员活动与是否佩戴安全帽进行实时分析识别、跟踪与预警,不依赖于其他传感器、芯片、标签,直接通过视频实时分析和预警 应用行业   建筑   电力   矿山   石化   勘探   安全帽佩戴检测系统是督促员工佩戴安全帽的利器,可提高工人安全意识,将意外扼杀在摇篮中。(来源:倍特威视)

    95430发布于 2020-06-30
  • 来自专栏TSINGSEE青犀视频

    可视化监管云平台EasyCVR宠物粮食食品厂智能视频监控方案

    4、RFID技术应用:使用射频识别技术(RFID)来追踪和管理宠物粮食和原材料的流程,包括入库、生产、出库等环节。 通过在产品包装或托盘上安装RFID标签,可以实时追踪和记录产品的状态和位置信息,提高管理效率,并且可以在需要时进行产品召回。 5、智能分析:宠物粮食加工的过程也是不容懈怠的,工厂工人理应根据加工需求进行着装,确保加工环境卫生,TSINGSEE青犀智能分析网关AI工装检测,就可很好检测现场工人有无按需着装,除此之外,系统还有烟火检测 6、智能预警:大数据分析和人工智能技术相结合,通过算法和模型对现场数据进行实时分析和处理。 AI智能分析网关V3包含有20多种算法,包括人脸、人体、车辆、车牌、行为分析、烟火、入侵、聚集、安全帽、反光衣等等,可应用在安全生产、通用园区、智慧食安、智慧城管、智慧煤矿等场景中。

    33510编辑于 2023-12-06
  • 来自专栏全栈程序员必看

    rfid-rc522使用教程_RFID读写方式是什么

    是 NXP 公司针对“三表”应用推出的一款低 电压、低成本、体积小的非接触式读写卡芯片,是智能仪表和便携 式手持设备研发的较好选择,芯片引脚图如下所示: 关于他的读写,官方也提供了API函数, //复位RC522读卡器 HAL_Delay(10); PcdAntennaOff();//关闭天线发射 HAL_Delay(10); PcdAntennaOn();//开启天线发射 printf("RFID-MFRC522

    3.2K10编辑于 2022-10-02
  • 来自专栏智能视频图像

    安全帽识别系统为智能视频分析助力

    根据《JGJ59-99建筑施工安全检查标准》,进入施工现场必须戴安全帽,各行业的作业规范也对佩戴安全帽做了严格的规定。    安全帽识别系统可自动检测工人是否佩戴安全帽,对于建筑工地、煤矿、石化、矿山、冶金等行业,无需人工干预实现安全生产智能化管理,有效预防安全生产事故,具有高识别率、兼容性强、性能稳定等特点,实现7*24全天候监控 ,施工现场检测到未佩戴安全帽情况,实时发出告警提示“请佩戴安全帽”,并将未戴安全帽的报警信息发送至管理人员。                          场景应用模式   联动门禁模式   在施工现场高危区域门口部署安全帽识别系统结合门禁系统,工作人员进入工作区域时不仅要通过门禁还要监测是否佩戴安全帽,如果没有佩戴安全帽,则门禁闸机不开启;必须佩戴安全帽才能通过门禁闸机进入工作区域 动态监测模式   在安全生产区域内部署安全帽识别系统,通过对摄像机画面内是否有人员活动实时监测,当检测到有人时,识别检测在岗人员是否佩戴安全帽,若未佩戴安全帽则输出报警信息,通知后台监控人员,并语音提醒工作人员佩戴安全帽

    1.1K30发布于 2019-05-22
  • 来自专栏智能视频图像

    安全帽识别仪在工地现场智能监控预警

    佩戴安全帽能对人体头部受坠落物及其他特定因素引起的伤害起到防护作用,在工地生产现场都必须佩戴安全帽,佩戴安全帽可保护自身安全。    工地管理明确规定,任何人进入变电站生产现场都必须佩戴安全帽,然而,时常有工作人员进入工地时未佩戴安全帽,安全意识薄弱,监管人员无法全程现场监督,存在很大的安全隐患。    安全帽识别仪可自动检测人员是否佩戴安全帽,无需人工干预实现安全生产智能化管理。 通过安装在工地施工现场的各类监控装置,构建智能监控和防范体系,有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷,真正做到事前预警,事中常态检测,时候规范管理。

    82800发布于 2019-07-06
  • 来自专栏BVS智能视频分析-安全帽识别技术

    BVS 安全帽识别系统(安全帽佩戴检测)

    在各各行都存在着在岗工人不佩戴安全帽和做相关安全措施危险作业,由于未佩戴安全帽而造成的伤亡时有发生。 BVS安全帽识别系统 BVS安全帽识别系统 应用智能视频分析和深度学习神经网络技术,实现对建筑工地、石化、电力等高危行业生产区域人员活动与是否佩戴安全帽进行实时分析识别、跟踪和报警,不依赖于其他传感器 系统性能 基于智能视频分析和深度学习技术,识别率高、部署快捷、操作简单。 实时监测识别和预警,在实时性和准确率处于国内行业领先水平。 兼容性强、性能稳定、可与更多的行业集成,实现更多的物联网智能化应用。 场景模式应用 模式一:联动门禁模式 在企业高危区域大门部署安全帽识别系统结合门禁系统,当工作人员要进如防护区域进行工作时,门禁刷卡后,需检测是否佩戴安全帽,若未佩戴安全帽则无法开启门禁。

    3.4K110发布于 2018-05-22
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