【智慧工地】识别算法

1. 安全帽识别算法

• 技术原理：
• 利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取。
• 通过训练大量的安全帽佩戴与不佩戴的图像数据，使模型能够准确识别出监控画面中的人员是否佩戴安全帽。
• 性能参数：
• 抓拍率：≥ 99%（确保几乎所有人员都能被系统检测到）。
• 抓拍误抓率：＜1%（减少误报，提高准确性）。
• 识别误识率：＜0.5%（极高的识别精度）。
  
  

2. 越界识别算法

• 技术原理：
• 基于视频分析技术，通过设定虚拟界限或危险区域。
• 利用背景建模和目标跟踪算法，实时监测人员或设备的运动轨迹。
• 当目标跨越设定的界限时，系统触发警报。
• 应用场景：适用于工地周界、危险区域或禁止进入区域的监控。
  
  

3. 抽烟识别算法

• 技术原理：
• 采用行为识别技术，对监控视频进行实时分析。
• 识别出人员的手部动作和烟雾特征，从而判断是否有抽烟行为。
• 结合时间、地点等上下文信息，提高识别的准确性。
• 特点：能够在复杂背景下准确识别抽烟行为，及时发出预警，防止火灾等安全事故的发生。
  
  

4. 睡岗识别算法

• 技术原理：
• 利用计算机视觉技术对监控画面进行实时分析。
• 通过检测人员的姿态、动作和面部表情等信息，判断其是否处于睡眠状态。
• 当发现人员长时间保持静止或出现闭眼等特征时，系统判定为睡岗行为并发出预警。
• 应用场景：适用于需要值班或连续工作的岗位，确保人员时刻保持警惕状态。