AI智慧工地視頻分析系統采AI人工智能機器視覺分析“深度學習”技術，實現智能視頻行為分析、視頻分析、人臉識別、視頻編解碼等技術，是一套新一代AI智慧地工安全生產管理利器。

針對建筑工地拖工環境復雜場景下安全生產問題，配合網絡攝像頭、AI運算設備相結合，自動識別工地施工人員防護用具如安全帽有無穿戴和是否正確穿戴、施工人員有無危險動作行為、外來人員闖入、車輛闖入等；支持以經濟高效的方式對分布于各地的建筑工地進行集中遠程監控管理，可以解決建筑工地監控盲區大，監督管理難、安全監管弱、外包人員難管理等痛點，讓傳統建筑施工管理走向智能化安全管控。

1.1 未戴安全帽抓拍預警

l 采用深度學習+人體姿態估計算法，訓練樣本超過50W張現場圖片，覆蓋人體64個關鍵特點，非人體主動排除，高效識別準確率超99.6%

l 支持目標大小閾值設定，不受人員蹲起、躺倒、低頭、人體部分遮擋等姿態限制，對光線、極端天氣等不同應用場景環境適應性強

l 檢測速度快，運算成本低

l 對行人評分未達到閾值的自動排除，去除誤報

l 支持設定持續N秒后觸發抓拍事件

l 支持設定低于人體寬度或高度閾值的自動排徐

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

 

1.2 未穿反光衣抓拍預警

l 采用深度學習算法，訓練樣本超過30W張現場圖片，樣本包含近超過100種反光衣類型，兼容性好，高效識別準確率超97 %

l 只檢測站立的行人，支持目標大小閾值設定，對光線、極端天氣等不同應用場景環境適應性強

l 檢測速度快，運算成本低

l 對行人評分未達到閾值的自動排除，去除誤報

l 支持設定持續N秒后觸發抓拍事件

l 支持設定低于人體寬度或高度閾值的自動排徐

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

1.3 車輛違規載人預警

l 采用深度學習算法，針對各種貨車、三輪車等車輛檢測其違規載人行為，識別率可達99%以上

l 采用車輛拌線方式觸發，觸發后檢測車輛上是否有人來確定是否觸發抓拍事件

l 支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，車輛或人員檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

  

1.4 有人倒地抓拍預警

l 采用深度學習算法，針對各人倒地行為進行機器訓練，識別率可達99%以上

l 支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，車輛或人員檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

 

 

1.5 外來人員抓拍預警

l 采用深度學習算法，針對行人、人臉（正臉、側臉）為進行機器訓練，檢測率可達99.9%以上

l 采用深度學習算法，1億組人臉進行人臉識別算法訓練而成，識別率可達99.6%以上

l 支持建立內部人臉庫，外來人員檢測人臉后對比內部人臉庫，如果不存在內部人臉庫則觸發抓拍預警事件

l 支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，人臉檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

1.6 車輛闖入抓拍預警

l 采用深度學習算法，針對各種行人、手、手套進行機器分類訓練，識別率可達99.1%以上

l 支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，人、手、手套檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

  

1.7 未戴手套抓拍預警

l 采用深度學習算法，針對各種車輛進行機器訓練，識別率可達99.9%以上

l 支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，車輛檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

   

1.8 黃土祼露檢測抓拍

   檢測黃土裸露，是否覆蓋防塵網，采用固定攝像頭實時分析，防止工地揚塵。

 支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，車輛檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

 

1.9 施工狀態檢測抓拍

    系統支持設置施工時間段，在禁止施工的時間段內施工，則抓拍預警

    具體分析在非道路區域有施工車輛（挖土機、推土機、渣土車）的移動、工人的移動 來判定是否處于施工狀態

    支持上傳中心管理平臺選項

l 支持時間段布控

l 支持設定最小評分閾值設定，車輛檢測評分小于此閾值時被過濾掉。

l 支持手工繪制排除區

l 支持設定是否聯動語音TTS播報(本地或網絡語音模塊)

l 支持設定是否聯動開關量輸出

l 支持設定多邊形布控區，未設置布控區時，則全景布控

l 支持設定布控時間

l 支持設定是否聯動錄像(N秒）

2.0 分布式集中聯網管理

   系統支持將部署在各地的AI分析設備集中聯網管理，在一個監控中心就可以隨便查詢各地AI設備里的抓拍記錄，并可以實時接收各地的AI設備抓拍事件。