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