安全帽识别基于深度学习的目标检测、分类及分割算法，可对作业区域的人员安全帽佩戴情况进行自动识别报警。视频采集:前端视频设备对现场进行实时监控，采集视频数据，实时上传视频流至Al边缘计算设备。智能识别:Al边缘计算设备(服务器或边缘小站)内置推理平台,通过计算服务自动对视频流数据进行解码，输入到算法模型中进行计算分析。实时报警:若发现异常事件，推理平台将进行视频或图片存储，统计和展示报警信息，并按需发出语音报警提醒。

　　所谓安全帽识别系统，是基于人工智能(AI)图像识别而生成的系统软件，使用智能视频分析和深度学习神经网络技术，实际应用于建筑工地、石化、电力、工厂、矿区等高危行业区域。本系统运行可实现多个角度识别人像，也可远距离识别人像(其距离可达百米），同时可使用3600大视野安全帽识别功能，确认工人是否佩戴安全帽。安全帽识别系统自动对未佩戴安全帽的工人进行实时分析、识别、抓拍和预警。若发现有违规之处，立即将报警信息推送给相关管理人员，协助相关管理人员进行安全管理。

　　在矿区，建设工地，水电站，矿区等这些危险作业区域，首当其冲应注意的是安全问题，避免人员伤亡。因此在这些危险系数高的工作区域，佩戴安全帽是员工保护自己，对自己负责的一项任务，同时安全帽佩戴检测也是必不可少的一项任务。可即使百般提醒还是有人会心存侥幸，又或是因为各种原因不佩戴安全帽，而巡查人员也不可能会时时刻刻，每分每秒都盯着是否有员工没佩戴安全帽。此时，安全帽识别系统，一个极其便利的科技手段，应运而生。

　　不同于安全帽识别系统百度版，亿鑫鸿安全帽识别系统操作简单，识别速度快，常见的几种安全帽的颜色均可识别，可轻松3600全方位识别人像，也可远距离识别人像，不需要GPU，只需CPU即可运行软件，即使在无人监督时，系统仍可正常运行，识别内容保存期长（可储存三年）。安全帽识别要求的摄像头是普通的安防相机即可，200万像素以上，海康大华宇视的网络相机均支持。无需更换相机，利用已有的相机即可。安全帽识别系统应用场景非常广泛。安全帽和工服识别可以应用在煤矿，铁矿和建筑工地等高危作业区域；烟火识别可以应用于大部分施工，工地，因为这些区域不允许燃放烟火；抽烟识别可以应用于加油站，化工厂等有易燃易爆气体的区域；巡检检测识别可以应用于电厂和化工厂等需要在固定时间进行检查的区域。

　　安全帽检测识别系统是运用多感知融合多流水线处理技术对监控画面进行实时剖析识别。假如安全帽检测识别系统发觉施工作业现场工作人员未按要求配戴安全帽，系统将全自动发出预警声响。在提示管理者的与此同时，系统将全自动储存违规视频、现场地址和监控画面截图。在人工智能化的浪潮下，传统式建筑施工安全管控也取得了改善和提升。

　　从安全性的方面看来，全部进到施工现场的管理人员都务必佩戴安全帽。安全帽作为最普遍、最适用的个体防护设备之一，可以合理地避免和降低外界风险源对脑部的损害。但在现场操作流程中，安全帽的佩戴非常容易被人为因素忽略，导致了很多人身安全意外事故。以往，监控管理人员根据查验视频观看来判断是否存在违规操作，但因为监控摄像肉分布太多，监控管理人员没法实时监控这么多视频，忽略难以避免，结论无法让人满意。如何把人工智能技术运用于安全性？人工智能监控识别安全帽监管系统是这种独特地区的守卫者。可以说，安全帽识别是建筑施工管理转型发展的主要方式，为专职安全员开展当场监管准确率和管理效率提供了的技术性保障。

　　人工智能监控识别安全帽监控系统很好地解决了这一问题，不按要求佩戴安全帽的识别率很高，及时阻拦不合规的操作及着装，安全帽检测识别系统为当场工作人员竖起安全防火墙，使现场施工管理智能化与生产安全得到融合保障，从源头上减少降低管理人员和监管机构的忧虑。

　　安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的。

　　通过人工监控安全帽的佩戴情况，不仅会消耗大量人力而且往往会造成漏检的风险，随着近年来计算机视觉技术的发展与进步，基于AI深度学习的目标检测算法，已经成为安全帽佩戴检测的落地应用场景之一。将安全生产AI摄像机部署在工地的各个出入通道口、施工作业区域等位置，对监控范围内的工作人员实时监测是否佩戴安全帽、是否穿戴反光服。当检测到进入施工场地的人员未佩戴安全帽/未穿戴反光服时，将及时抓拍保存，并联动语音广播发出警报提示，同时将告警信息传送到平台。

　　除了安全帽检测，AI安全生产摄像机内置的算法还包括烟火检测、室内通道堵塞检测、离岗睡岗检测、人员入侵检测、周界入侵检测、室外消防通道占压检测等。

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