AIBox-500X系列邊緣計算終端
日期:2016/1/29 19:02:46 / 閱讀: / 來源:本站
一.產品簡介
AIBox 500X產品是一款基于Arm+NPU架構的迷你型AI深度學習視頻分析識別邊緣計算終端設備,具有算法多、精度高、多算法同步運行、業務適配能力強、算法擴展性好、支持liunx操作系統
設備外觀
二.設備參數
序號 |
參數 |
CPU |
arm 4核 1.8 |
NPU |
0.8-2.0Tops算力 |
電源 |
5v 1A或2A |
尺寸(mm) |
82(寬)* 93(深)*20MM(高) |
功耗 |
外殼散熱 5w-10w |
面板設置 |
2個USB2.0,一個TypeC電源接口,一個千兆網口,一個電源指示燈,一個HDMI,一個Audio接口 |
接入能力 |
支持接入4路720攝像頭或2路1080p攝像頭或1路2560*1440攝像頭,每路支持最大4種算法并行運行 |
識別率 |
99.5%以上 |
誤識率 |
0.05%以下 |
三.功能特性
場景AI算法列表 |
||
序號 |
名稱 |
備注 |
1 |
對象類別識別能力 |
人,跌倒的人,吸煙,眼鏡,背包,安全帶,反光衣,帽子,廚師帽,安全帽,手機,口罩,手提包,路面坑洞,蒙面,人臉正面,人臉側面,舉手,持刀,持槍,持棍,小汽車,自行車,摩托車,面包車,大客車,中巴車,火車,出租車標志,挖掘機,自卸貨車,灌式貨車,貨柜車,渣土車,飛機,風箏,狗,貓,牛,馬,鳥,老鼠,蟑螂,壁虎,行李箱,打包箱,手,三輪車,輪椅,火,煙柱,蛇等200多個常用對象類別 |
2 |
拌線探測 |
本算法規則在視頻內劃線,指定布控對象類別,系統檢測當布控對象經過線條時,觸發抓拍事件;對象長時間停留在線條上,則每隔N秒后觸發一次抓拍事件,由用戶指定檢測哪一種對象或多個對類別 本算法規則通常應用于檢測某種對象經過,如人員越界,車輛進出, 動物出入等。
|
3. |
AB線探測 |
本算法規則在視頻內劃兩條線,指定布控對象類別,系統檢測當布控對象經過A線條再經過B線條時,觸發抓拍事件;反之則不觸發 本算法規則通常應用移動方向要求的某種對象經過,如人員越界,車輛進出, 動物出入,逆行,不按方向行駛等。
|
4 |
對象滯留偵測 |
本算法規則在視頻內繪制一個矩形或多邊形布控區域,設定某種對象長時間滯留在布控區域內(設定超過指定的N秒后),產生抓拍事件 本算法規則通常應用于周界預警,車輛違停,人員排徊 |
5 |
區域入侵偵測 |
本算法規則在視頻內繪制一個矩形或多邊形布控區域,指定某種對象經過布控區域內,跟蹤并產生抓拍事件 本算法規則通常應用于周界預警 |
6 |
對象移走探測 |
本算法規則在視頻內繪制一個矩形或多邊形布控區域,設定必須有某種對象存在于布控區域內,如果在設置的時間范求沒有檢測到該對象,則產生抓拍事件 本算法規則通常應用于保安離崗或衛兵離崗、貴重物品看護 |
7 |
進入AB區域探測 |
本算法規則在視頻內繪制兩個區域,指定布控對象類別,系統檢測當布控對象經過A區再經過B區時,觸發抓拍事件;反之則不觸發 本算法規則通常應用移動方向要求的某種對象經過,如人員越界,車輛違規變道,不按方向行駛、逆行等。 |
8 |
人群聚集探測 |
本算法規則在視頻內繪制區域,設置區域內人數超過N人時,產生人群聚集抓拍事件 |
9 |
車輛擁堵探測 |
本算法規則在視頻內繪制區域,設置區域內車輛數量超過N時,產生車輛擁堵抓拍事件 |
10 |
區域人流統計 |
本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤進入區域的人員,當人員離開區域時產生一次抓拍記數事件 本算法規則應用于區域性人數統計
|
11 |
有人跌倒 |
本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤進入區域的人員,當人員在區域內跌倒時產生一次抓拍事件 本算法規則通常應用于敬老院、社區、看護老人是否跌倒預警。 |
12 |
對象靜止探測【警門睡崗】 |
本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤進入區域的人員,當人員處于靜止狀態時產生一次抓拍事件 本算法規則通常應用于識別警/門衛是否正在睡覺的行為 |
13 |
煙火探測 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內產生火苗或煙柱時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于消防安全場所 |
14 |
打電話 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員打電話時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于石油化工,防止打電話時的無線電流觸發火災; 另外防止一些安全生產區域,防止員工因打電話造成安全事故
|
15 |
未戴安全帽識別 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴安全帽時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于工地、安全生產車間,防止員工戴安全帽,以免引發安全事故 |
16 |
對象快速移動探測 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員快速移動時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于監獄,當有人快速移動時,及時預警 |
17 |
黑名單人臉識別預警 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員是否為黑名單人員,如果為黑名單人員則產生抓拍事件,及時預警通知安全人員處置等 本算法規則通常應用于單位或社區,或公安布控,及時發現黑名單人員便于工作人員及時處置 |
18 |
行人結構化 |
本算法規則在視頻內繪制區域,跟蹤識別進入區域內的人員是否有戴安全帽、是否騎電動二輪車、是否騎自行車、是否戴帽、是否持手機、是否吸煙、是否正臉、是否騎三輪車、男女(正臉識別)、性別(正臉識別)、是否提行李箱、是否抱打包箱等 |
19 |
出入人流計數 |
本算法規則是在視頻內繪制兩條線,即A線和B線,當人員從A線再到B線時,觸發一次人流計數抓拍事件,通常應用于具有方向性的人流計數統計場所 |
20 |
未戴手套識別 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴手套時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于需要戴手套的工作場景,防止員工不戴手套,以免影響衛生或其它安全事件 |
21 |
吸煙識別 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員吸煙時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于消防安全場所 |
22 |
有人持刀識別 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員有人持刀時產生抓拍事件,及時預警 本算法規則通常應用于校園安全監控 |
23 |
未戴口罩識別 |
本算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴口罩時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于廚房或其它需要戴口罩的工作場景,防止員工不戴口罩,以免影響廚房衛生或其它安全事件 |
24 |
未戴廚師帽識別 |
算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員未戴廚師帽時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于廚房工作場景,防止員工不戴廚師帽,以免影響廚房衛生環境 |
25 |
外來人員人臉識別 |
算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員不是內部人員時產生抓拍事件 本算法規則通常應用于單位或社區,防止閑雜人員進入 |
26 |
白名單人臉識別 |
算法規則在視頻內繪制區域,識別布控區域內人員是否為內部人員,如果為內部人員則出入口通行放行、聯動開門、考勤記錄、會議簽到等 本算法規則通常應用于單位或社區,防止閑雜人員進入 |
27 |
打架行為識別 |
本算法規則支持識別有人打架行為,及時預警 |
28 |
未穿反光衣識別 |
檢測人員是否穿反光衣,或同行人中是否有人穿反光衣 |
29 |
未戴安全帶識別 |
檢測人員是否未戴安全帶 |
30 |
石油石化工人工服識別 |
檢測人員是否有穿工裝,一般需要定制開發,因為每個單位的工服可能不同 |
31 |
騎車不戴頭盔 |
支持檢測騎自行車、電動車、三輪車的人員未戴頭盔 |
32 |
舉手求救 |
支持檢測人員舉手方式發出求救信號 |
33 |
貨車違規載人 |
支持檢測各類貨車違規載人,或家用三輪車載人抓拍 |
34 |
汽車車牌識別 |
支持各種汽車號牌識別,兼容新能源汽車車牌識別,兼容香港車牌識別 |
35 |
兩輪電動自動車車牌識別 |
支持各種自動摩托車/自行車白牌、黃牌、藍牌號牌識別 |
36 |
人數限定 |
支持設置視頻場景內小于指定的人數參預警或大于指定的人數預警 |
37 |
車位統計 |
支持設置統計停車區有多少個車位,已經使用了多少車位 |
38 |
騎車載人 |
支持檢測騎兩輪摩托車、電動摩托車載人抓拍,自動過濾騎自行車的事件 |
39 |
未穿防護服 |
支持檢測防疫專用防護服,設定檢測區,發現有未穿防護服時抓拍預警 |
40 |
交通事故-車輛相撞 |
支持檢測道路上車輛相撞事件,產生抓拍預警事件 |
41 |
交通事故-車輛傾翻 |
支持檢測道路上車輛傾翻事件,產生抓拍預警事件 |
42 |
交通事故-電動車傾翻 |
支持檢測道路上摩托車或電動自行車傾翻事件,產生抓拍預警事件 |
43 |
騎三輪車未戴頭盔 |
支持檢測道路騎三輪車人員未戴頭盔行為,產生抓拍預警事件 |
44 |
區間測速 |
支持檢測單視頻場景內,設定A段和B段,檢測車輛或其它對象從A到B的速度 (米/秒或千米/小時),支持設定超速預警 |
45 |
電動車闖紅燈 |
電動識別紅綠燈狀態,在紅燈狀態下識別抓拍電動二輪車闖紅燈行為,支持識別電動車號牌,聯動錄像取證 |
46 |
視頻遮擋 |
當視頻黑屏或補遮擋時,產生預警 |
47 |
垃圾分類檢測 |
系統自動識別垃圾堆放、垃圾袋、盒子、瓶子、打包箱、包裝箱等 |
48 |
路面病害檢測 |
系統支持檢測道路面各類路面病害檢測,如路面各類裂紋,坑洞等 |
49 |
煤礦傳輸帶檢測 |
支持識別傳送皮帶有煤、無煤、多煤少煤狀態、皮帶偏移等 狀態識別,識別皮帶上的錨桿、矸石、木板、編織袋等異物 |
50 |
煤礦傳輸帶檢測 |
支持識別傳送皮帶有煤、無煤、多煤少煤狀態、皮帶偏移等 狀態識別,識別皮帶上的錨桿、矸石、木板、編織袋等異物 |
51 |
大型車路口右轉不停車抓拍 |
自動抓拍貨車在十字路口右轉時不停車觀察的行為,并識別車牌號碼 |
52 |
手提垃圾 |
自動識別識別手提垃圾行為,通常用于可能扔垃圾前語音提示或聯動開關垃圾桶蓋 |
53 |
電磁線圈測試(美的定制) |
用于生產測試環節,異常產品,不能放入合格產品收納箱 |
54 |
加油站卸油異常檢測 |
實時分析識別加油站內人員不良行為(如抽煙、打電話、自燃等)和卸油時工作人員是否離崗、是否連接靜電夾、滅火器是否擺放,導油管是否連接等動作自動予以識別,異常時報警 |
55 |
玩手機 |
自動識別抓拍上班時間,員工玩手機的行為 |
56 |
污水廠下沉池刮泥臂移動停止 |
自動識別污水廠下沉池刮泥臂移動停止N秒后產生預警事件 |
57 |
煤礦傳輸帶移位 |
自動識別傳輸皮帶移位N秒后產生預警事件 |
58 |
煤礦傳輸帶流量 |
自動識別傳輸皮帶運煤的流量,以百分比結果輸出 |
59 |
煤礦傳輸帶阻塞 |
自動識別傳輸皮帶阻塞后產生預警事件 |
60 |
看守所監室人員分類檢測【定制】 |
室人員按服裝類型分類計數檢測 |
61 |
垃圾未破袋檢測 |
垃圾分類投放點,廚余混投檢測 |
62 |
垂直交差作業預警 |
工地支架上下層垂直作業檢測 |
63 |
煤礦綜采鐵鏈異常【定制】 |
煤礦自動采煤機鐵鏈異常檢測 |
64 |
高速公路停車檢測 |
高速公路檢測有車突然停預警抓拍 |
65 |
消防通道阻塞 |
消防通常占用檢測 |
66 |
垃圾滿溢 |
垃圾分類投放點,垃圾桶滿溢檢測 |
67 |
高速公路收費站通道行人安全 |
高速公路糾費站行人安全檢測聯動,通行時鎖定落桿,人過后解鎖 |
68 |
未戴手環 |
工廠崗位,操作臺上員工未戴靜電手環檢測 |
69 |
高速公路行人事件 |
高速公路上檢測行人抓拍預警 |
70 |
高速公路非機動車事件 |
高速公路上檢測非機動車抓拍預警 |
71 |
未戴救命鐘 |
檢測礦井下人員是否佩戴救命鐘 |
72 |
護幫板異常 |
檢測煤礦井下綜采機掘進面護幫板是否脫落或損傷 |
73 |
手工崗位操作時效檢測 |
檢測工廠操作臺員工,手工操作工作時率統計 |
74 |
煤斗車計數統計 |
煤礦運煤車出井數量統計 |
75 |
對象流量統計 |
指定對象類型,統計場景內的經過對象流量統計 |
76 |
對象數量統計 |
指定對象類型,統計場景內的存在的對象數量統計 |
77 |
對象特征對比 |
檢測場景內是否存在指定的對象或不存在指定的對象 |
78 |
多場景對象數量檢測 |
檢測多個攝像頭視頻場景內的指定對象類別總數 |
79 |
溜狗不牽繩 |
檢測視頻內有人溜狗不牽繩時產生抓拍事件 |
80 |
拉橫幅 |
檢測視頻內有人拉橫幅時產生抓拍事件 |
81 |
車輛在人行橫道不禮讓行人 |
檢測視頻內有車輛在人行橫道不禮讓行人時產生抓拍事件 |
82 |
翻越閘機或圍欄 |
檢測視頻內有人翻越圍欄或人行閘機時產生抓拍事件 |
83 |
接近或離開對象 |
檢測視頻內設定的區域內的對象周邊接近或離開此對象時產生預警事件 |
84 |
未戴帽子 |
檢測視頻內設定的區域的人未戴帽子時產生預警事件 |
85 |
定制模型對象檢測 |
此規則用于加載針對特定訓練的小模型,檢測特定的場景對象時產生對象,通常用于擴展檢測一些業務功能相對簡單的場景。 |
86 |
教室考試或上課異常行為 |
檢測視頻內設定的區域的人交頭接耳、站立、伸手傳遞、扭頭、離開座位時產生預警事件 |
87 |
打砸行為 |
檢測視頻內設定的區域的人持械打砸行為時產生預警事件 |
88 |
消防門未關閉 |
檢測視頻內的消防門持續N秒未關閉時產生抓拍事件 |
89 |
安全生產次序識別 |
整合安全生產中,多種行為,設定觸發邏輯條件,檢測視頻內的異常行為,產生預警事件 |
90 |
廚余垃圾投放督導評分 |
檢測社區垃圾投放站廚余垃圾投放質量,分兩種模式,1-手動評分(由分析設備接出3個按鈕 優、良、差)抓拍產生事件 2-自動分析評分(由AI系統自動檢測投放的垃圾質量,產生優、良、差三個級別的抓拍事件) |
作者:admin
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