鋼鐵、焦煤、火電廠的皮帶跑偏、異物、堵料檢測,解決安全生產中的不安全因素
1. 通過基于深度算法,結合視頻跟蹤的技術,實現異物(如錨桿、水煤、大塊等)的檢測識別,平臺可發出聲光警報提醒值班人員,抓拍圖片、報警并聯動控制設備停車。
2. 對人員的精確檢測、跟蹤,實現對人體檢測分析識別,實時預警周界區域內人員入侵事件。當有人員進入監測范圍內可對其自動識別,即對其抓拍并將當時圖像傳輸到管理中心,在管理中心輸出報警信號。
3. 通過視頻監測人員是否站在劃線區域內,或其他不允許進入人員的區域。當有人員出現時,可以抓拍圖片及錄像,形成報警記錄,并可以提供聯動控制信號。
4. 通過視頻自動識別、監測值班人員的在崗情況,24小時檢測識別,對工作人員的脫崗行為進行報警提醒高效監管,既能提高監控區域的安全性,避免因脫崗而造成損失或意外,減少人力監管成本,又能考核監控人員的工作質量。
5. 人員違章違規行為識別:實現井下人員各種常見違章違規行為的視頻自動識別、圖像抓拍、聲音預警、實時自動統計分析,防止各類人員傷亡事故發生。
6. 視頻AI分析軟件和應急廣播分站、LED顯示屏等設備進行對接,實現文字、語音、聲光告警,并聯動。
7. 與絞車、強力膠帶等設備聯動,在設備運行期間,發現人員闖入進行自動抓拍并語音報警,在設備非運行期間不進行抓拍。
智慧礦山中的安全生產,主要分為三大類算法,一是人員類檢測的,二是皮帶類監測的;三是其他類算法
A. 人員類檢測算法
1 人員識別
單人經過、多人順序經過、多人并行經過、多人徘徊等經典場景下(不分人的種類,不分是否為員工,非員工),自動識別,觸發事件,觸發延遲不超過300秒;生成帶有標記框的證據視頻MP4文件;視頻大小不超10M;自動統計視頻中的人數并記錄
鋼鐵、焦煤、火電廠的皮帶跑偏、異物、堵料檢測,解決安全生產中的不安全因素
1 人員入侵監測
人員入侵監測是在皮帶的重要位置或沿線,檢測是否有人員進入危險區域或靠近皮帶。如有發現異常立馬報警。
1 安全帽識別
系統能識別紅、藍、黃等多種顏色及形式的安全帽,不依賴于前端的攝像機,可排除草帽、遮陽帽等類似帽子的誤報,具有深度學習能力,通過學習能排除現場誤報情況。
1 睡崗離崗
離崗檢測支持設置對象過濾,支持設置離崗時間,支持設置多個檢測區域。
支持人員移動像素級判斷,并可靈活設置移動多少像素為非睡崗,方便用戶根據實際場景靈活設置
對象過濾可以排除只有值班人員在公辦區域才算在崗,防止一些風扇轉動或者一些晃動的物體被檢測為值班人員,支持設置離崗時間檢測,檢測離開多長時間才算離崗,即可根據崗位規定,允許值班人員上班上洗手間的時間。超過時間即報警