一、需求背景
 

　　叉車(chē)廣泛應(yīng)用于交通樞紐、工廠車(chē)間、倉(cāng)庫(kù)、流通中心和配送中心等，幾乎是多有車(chē)間不可少的運(yùn)輸工具，簡(jiǎn)單方便的同時(shí)，安全事故卻也頻頻發(fā)生。近年來(lái)，全球叉車(chē)事故率直線攀升，每天都存在著大量因?yàn)橐暰€擋住，視覺(jué)盲區(qū)導(dǎo)致剮蹭、碰撞、碾壓、撞車(chē)等事故發(fā)生，造成產(chǎn)線停工、大量賠償、領(lǐng)導(dǎo)追責(zé)等嚴(yán)重后果。
 

　　為避免叉車(chē)安全事故的頻繁發(fā)生，叉車(chē)防撞預(yù)警系統(tǒng)解決方案應(yīng)運(yùn)而生。通過(guò)在叉車(chē)上安裝監(jiān)測(cè)設(shè)備，探測(cè)前方和后方的人員、車(chē)輛等，從而達(dá)到叉車(chē)與人員、叉車(chē)與叉車(chē)之間的防撞效果。廣州科締歐公司推出的叉車(chē)防撞預(yù)警系統(tǒng)解決方案，可有效預(yù)防和杜絕叉車(chē)與叉車(chē)碰撞、叉車(chē)碾壓工人等高危事故的發(fā)生。
 

　　二、系統(tǒng)概述
 

　　科締歐叉車(chē)防撞預(yù)警系統(tǒng)嵌入AI智能分析識(shí)別算法，對(duì)行人和叉車(chē)車(chē)輛的精確檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)行人及叉車(chē)車(chē)輛檢測(cè)分析識(shí)別，實(shí)時(shí)預(yù)警叉車(chē)行駛周邊區(qū)域內(nèi)行人及叉車(chē)車(chē)輛闖入事件。當(dāng)有行人或叉車(chē)車(chē)輛進(jìn)入監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)可對(duì)其自動(dòng)監(jiān)測(cè)分析識(shí)別，現(xiàn)場(chǎng)聯(lián)動(dòng)語(yǔ)音告警，可聯(lián)動(dòng)叉車(chē)自動(dòng)停止行駛，提醒叉車(chē)司機(jī)注意行駛安全。
 

　　系統(tǒng)采用AI算法，通過(guò)大量真實(shí)的場(chǎng)景樣本訓(xùn)練后，能夠在各種應(yīng)用場(chǎng)景下及時(shí)準(zhǔn)確的對(duì)場(chǎng)景中發(fā)生的人員和車(chē)輛入侵行為發(fā)出告警信息。通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)視頻圖像進(jìn)行智能分析識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)圖像全屏周界防護(hù)、劃定區(qū)域周界防護(hù)等功能。
 

　　三、系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

 

　　前端設(shè)備技術(shù)分析
 

　　科締歐AI智能分析識(shí)別預(yù)警攝像機(jī)嵌入AI智能分析識(shí)別算法，，對(duì)行人和叉車(chē)車(chē)輛的精確檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)行人及叉車(chē)車(chē)輛檢測(cè)分析識(shí)別，實(shí)時(shí)預(yù)警叉車(chē)行駛周邊區(qū)域內(nèi)行人及叉車(chē)車(chē)輛闖入事件。前端攝像機(jī)一體化完成分析、識(shí)別、預(yù)警，設(shè)備可脫機(jī)使用，同時(shí)支持聯(lián)動(dòng)語(yǔ)音告警，不需要連接到監(jiān)控中心。
 

　　四、系統(tǒng)特點(diǎn)
 

　　AI智能分析識(shí)別預(yù)警攝像機(jī)采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)行人和車(chē)輛的精確檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體和車(chē)輛檢測(cè)分析識(shí)別，在機(jī)器視覺(jué)圖像景中，通過(guò)特征識(shí)別算法建立人體和車(chē)輛圖像模型，完成自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)，并能以視覺(jué)圖像智能分析精確區(qū)分干擾物體，如其他移動(dòng)物體。
 

　　系統(tǒng)基于海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，檢測(cè)實(shí)時(shí)視頻中的人體和車(chē)輛目標(biāo)，并通過(guò)人體和車(chē)輛特征分析，準(zhǔn)確的識(shí)別目標(biāo)。通過(guò)對(duì)人體和車(chē)輛特征的學(xué)習(xí)，對(duì)視頻中的目標(biāo)進(jìn)行輪廓檢測(cè)，系統(tǒng)采用目前先進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法。
 

　　特別適用于高精度人員和車(chē)輛入侵預(yù)警，可以排除因風(fēng)吹草動(dòng)、下雨下雪、刮風(fēng)樹(shù)葉搖動(dòng)、光影變化和貓狗跑動(dòng)等等各種室外干擾所產(chǎn)生的誤報(bào)。