基于AI深度学习的安全帽检测算法，如何应用在实际场景中？

本文主要是介绍基于AI深度学习的安全帽检测算法，如何应用在实际场景中？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

安全帽是建筑业、制造业等企业生产中非常重要的劳保工具，因未佩戴安全帽而导致的安全事故也引发大量关注。所以，实时检测工作人员的安全帽佩戴状况，成为企业安全生产监管中不容忽视的环节。

基于AI深度学习的目标检测算法也日益成熟且进步，通过AI安全帽检测算法，可以有效地来检测工人是否合规穿戴个人防护装备，提高视频监控在行业多场景下的智能分析与处理能力。

1、安全帽识别算法的工作原理：

1）判断工人存在的区域，使用人脸检测模块对人脸进行标记；采用AI算法，其目标检测框架可以实现对多类目标物体的检测。
2）提取工人头部子区域；统一在各区域的中部靠上方部分提取，将提取区域固定为正方，将分离出来的头部区域再输入到之后的网络中作后续分析。
3）对提取到的图像采用二分类方法，判断工人是否佩戴安全帽。用二分类法完成对是否佩戴了安全帽的情况进行判断。

2、AI边缘计算硬件：

TSINGSEE青犀视频近期发布的边缘计算硬件AI智能分析网关，内嵌多种AI深度学习算法，包括人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法等，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，对异常情况进行智能提醒和通知，广泛应用于客流统计、安防监控、周界防范、企业安全生产、公共防疫等场景中。

核心能力：

• 基于ARM的CPU，采用国产化AI SOC，拥有2.0Tops算力，可同时支持4路1080P视频流实时分析，能实现毫秒级识别；
• 提供多算法接入能力，支持TensorFlow、Caffe等模型转RNN；
• 支持算法无缝替换，在无需升级基础软件的情况下，一键替换算法模型，满足多算法场景；
• 基于视频内容边缘计算，可节省大量视频传输带宽成本；
• 具备多路外接，包括RS485、RS232、CAN等，同时可支持Lora；
• 采用双百兆网口，支持蓝牙、4G、WIFI、有线网络，提供更可靠传输保障，支持内网穿透，提供内网设备互联网能力；
• 开放嵌入式Linux系统，提供更稳定的运行环境，可便捷二次开发和系统集成。

3、在场景中的实际应用：

通过将部署在工地、工厂各个出入通道口、作业区域等位置的摄像机统一接入AI智能分析网关，基于内置的安全帽检测算法，可基于监控视频的图像，对监控范围内的工作人员实时检测是否有佩戴安全帽。当检测到进入工地等工作场所的人员未佩戴安全帽时，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，提醒监管人员及时查看与处理。

4、应用意义：

基于AI智能检测分析技术、视频处理技术等，可实时监测和预警在岗工人是否按照要求做好安全防护措施，积极贯彻国家规定的企业安全生产的监管理念，降低企业生产管理工作中的安全隐患，减少安全事故发生。AI智能分析网关的安全帽检测功能，可应用在煤矿、建筑工地、生产车间、危化等行业，变被动监督为主动监控，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，助力提升企业安全生产与监管的智能化水平。

这篇关于基于AI深度学习的安全帽检测算法，如何应用在实际场景中？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！