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建筑工地常用智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)算法

建筑工地常用智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)將以建筑工程為主線,運(yùn)用5G、AI算法、邊緣-云協(xié)同計(jì)算、數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)感知等核心技術(shù),構(gòu)建建筑工程智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)總體框架,以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用層的可視化與交互,保障系統(tǒng)的高度穩(wěn)定性、實(shí)用性和可擴(kuò)展性。主要應(yīng)用的智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)算法如下:

建筑工地常用智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)將以建筑工程為主線,運(yùn)用5G、AI算法、邊緣-云協(xié)同計(jì)算、數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)感知等核心技術(shù),構(gòu)建建筑工程智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)總體框架,以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用層的可視化與交互,保障系統(tǒng)的高度穩(wěn)定性、實(shí)用性和可擴(kuò)展性。主要應(yīng)用的智能AI云監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)算法如下:

1、安全帽識(shí)別

基于視頻監(jiān)控和AI算法,能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)并識(shí)別人員是否佩戴安全帽。在施工區(qū)、材料加工區(qū)等需要佩戴安全帽的場(chǎng)所,該技術(shù)能夠顯著提高安全管理效率,減少安全事故的發(fā)生。通過(guò)攝像頭捕捉畫(huà)面,利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析,判斷人員是否佩戴安全帽,并在發(fā)現(xiàn)未佩戴情況時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)。

2、反光衣識(shí)別

應(yīng)用于交通工地場(chǎng)景,用于檢測(cè)人員是否穿戴反光衣。反光衣采用反光材料制作,能在夜間或光線不足時(shí)反射光線,提高人員的可見(jiàn)性。反光衣識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)攝像頭捕捉畫(huà)面,利用圖像處理技術(shù)識(shí)別反光衣的特征,從而判斷人員是否穿戴反光衣。這對(duì)于提高夜間作業(yè)人員的安全性具有重要意義。

3、煙霧識(shí)別

基于深度學(xué)習(xí)算法,能夠在視頻監(jiān)控中自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別火焰。該技術(shù)通過(guò)采集大量煙霧視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建煙霧識(shí)別模型。在實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控中,該模型能夠動(dòng)態(tài)識(shí)別煙霧的形態(tài)、顏色等特征,一旦發(fā)現(xiàn)煙霧立即發(fā)出警報(bào)。

4、明火識(shí)別

基于深度學(xué)習(xí)算法,能夠在視頻監(jiān)控中自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別火焰。該技術(shù)通過(guò)采集大量火焰視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建火焰識(shí)別模型。在實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控中,該模型能夠動(dòng)態(tài)識(shí)別火焰的形態(tài)、顏色等特征,一旦發(fā)現(xiàn)火焰立即發(fā)出警報(bào)。這對(duì)于預(yù)防火災(zāi)、減少火災(zāi)損失具有重要作用。

5、周界入侵

可基于AI視頻智能分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)在監(jiān)控?cái)z像頭中設(shè)定警戒區(qū)域,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人員或物體的異常行為,如翻越圍墻、靠近未防護(hù)的邊緣或洞口等,并及時(shí)發(fā)出警報(bào)。同時(shí),系統(tǒng)可與安全防護(hù)設(shè)施聯(lián)動(dòng),如自動(dòng)觸發(fā)安全網(wǎng)或防護(hù)欄的警示裝置,確保工人遠(yuǎn)離危險(xiǎn)區(qū)域。

6、高空防墜落

安全繩/安全帶識(shí)別:通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)獲取工作人員的位置信息,裁剪出人體圖像區(qū)域,再通過(guò)人體表面關(guān)鍵特征目標(biāo)檢測(cè)(肩部、腰部錨安全繩/安全帶)判斷安全繩系掛狀態(tài),識(shí)別是否為“未系掛”違規(guī)行為。臨邊洞口防護(hù)識(shí)別:通過(guò)目標(biāo)識(shí)別獲取工地現(xiàn)場(chǎng)地面上的洞口區(qū)域,裁剪出洞口及周邊區(qū)域,通過(guò)識(shí)別判斷洞口附近是否存在防護(hù)欄桿,再采用U-Net++分割模型分割得到洞口與防護(hù)蓋板的面積,計(jì)算出洞口防護(hù)覆蓋率。

7、AI智能巡查機(jī)器人(虛擬算法)

結(jié)合項(xiàng)目監(jiān)控設(shè)備預(yù)設(shè)的視野以及特定場(chǎng)景,實(shí)時(shí)輪巡采集現(xiàn)場(chǎng)圖像和數(shù)據(jù),并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行智能分析和處理,識(shí)別異常情況并自動(dòng)報(bào)警,同時(shí)還能進(jìn)行目標(biāo)跟蹤、人臉識(shí)別等功能,為安全管理和監(jiān)控提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。此外,AI高位巡查機(jī)器人功能模塊還具備遠(yuǎn)程控制和操作功能,用戶可以通過(guò)手機(jī)、電腦等終端設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和操作,實(shí)現(xiàn)了對(duì)整個(gè)工地的遠(yuǎn)程個(gè)性化、智能化管理

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