AI盒子-自學(xué)習(xí)工作服檢測算法在安全生產(chǎn)中
工服檢測 ¥100000通信電纜 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備 無線通信 云計(jì)算|大數(shù)據(jù) 顯示設(shè)備 存儲(chǔ)設(shè)備 網(wǎng)絡(luò)輔助設(shè)備 信號(hào)傳輸處理 多媒體設(shè)備 廣播系統(tǒng) 智慧城市管理系統(tǒng) 其它智慧基建產(chǎn)品
深圳市中偉視界科技有限公司
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產(chǎn)品型號(hào)工服檢測
品 牌其他品牌
廠商性質(zhì)生產(chǎn)商
所 在 地深圳市
聯(lián)系方式：尹偉才查看聯(lián)系方式
更新時(shí)間：2023-02-21 10:11:52瀏覽次數(shù)：671次
聯(lián)系我時(shí)，請(qǐng)告知來自 智慧城市網(wǎng)| 產(chǎn)品尺寸 | 安全生產(chǎn)mm | 產(chǎn)品用途 | 工作服識(shí)別 |
|---|---|---|---|
| 產(chǎn)品重量 | 智慧工地g/Kg | 特點(diǎn) | 工作服檢測 |
| 品牌 | 中偉視界 | 工作服檢測 | 安全生產(chǎn)｜智慧工地｜智慧工廠 |
AI盒子-自學(xué)習(xí)工作服檢測算法在安全生產(chǎn)中
工作服為工作需要而特制的服裝，在彰顯本企業(yè)的形象和宣傳作用外，在一些特定場所會(huì)起到防塵、防靜電、防輻射等防護(hù)作用。鑒于各自的作用不同，所以工作服的款式、顏色、功能都不相同，可以說沒有兩家工廠或企業(yè)會(huì)存在相同的工作服
AI盒子-自學(xué)習(xí)工作服檢測算法在安全生產(chǎn)中
國內(nèi)用于智慧工廠的人工智能AI算法一般都是基于深度學(xué)習(xí)，這就導(dǎo)致工作服的識(shí)別只能現(xiàn)場采購素材，然后提供給研發(fā)廠家進(jìn)行分類、標(biāo)注、訓(xùn)練，最后生成模型等一系列工序后再更新至現(xiàn)場，先不說這一系列的工序?qū)?yīng)的財(cái)力、物力，看是時(shí)間方面就耽誤得過嗆，還不包含不同的應(yīng)用場景，比如只采集了正門口的素材，而廠區(qū)內(nèi)或東門口的素材沒有采集，那識(shí)別的效果達(dá)不到理想，又需要從頭來過一遍訓(xùn)練，而且有些廠家的訓(xùn)練集是個(gè)大集合，訓(xùn)練一次動(dòng)不動(dòng)就是半個(gè)月一個(gè)月的，不但不同的場景存在識(shí)別的效果差的問題，而且同一個(gè)場景不同時(shí)間段還存在識(shí)別效果的問題
那么有沒有辦法解決上述時(shí)間周期長、工序復(fù)雜、訓(xùn)練費(fèi)用高、現(xiàn)場限制條件多等一系列問題呢？
能不能真正智能的現(xiàn)場自動(dòng)學(xué)習(xí)，由甲方在需要檢測的地方自己簡單的操作即可完成不同工作服、不同場景、不同時(shí)間段的工作服檢測呢？
工作服識(shí)別解決產(chǎn)品
那下面我們來看一款A(yù)I盒子產(chǎn)品，即滿足工作服的自學(xué)習(xí)，#186#6582#9791 又支持一路攝像機(jī)同時(shí)多種AI算法運(yùn)行，而且輕量化部署、可利舊原來的攝像機(jī)，一根網(wǎng)絡(luò)和電源線即可搞定智能化，解決化工、礦山、工廠的安全生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的安全隱患
首先看重點(diǎn)，現(xiàn)場自動(dòng)學(xué)習(xí)工作服，先來看圖：
各位看官，是否有看到圖中的自動(dòng)導(dǎo)入按鈕，下面是現(xiàn)場已經(jīng)自動(dòng)采集訓(xùn)練完并導(dǎo)入的工作服庫，點(diǎn)擊自動(dòng)導(dǎo)入按鈕，進(jìn)行導(dǎo)入界面如下：
選擇采集的通道，即需要在哪個(gè)場景中進(jìn)行工作服的學(xué)習(xí)，選擇好通道后點(diǎn)擊啟動(dòng)分析，需要做的工作就是派個(gè)工作人員穿上工作服，去到現(xiàn)場晃悠一圈，系統(tǒng)自動(dòng)會(huì)抓取各個(gè)角度的工作服照片，如下圖：
系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)顯示已經(jīng)抓取到的圖片，感覺抓取差不多了，挑選滿意的圖片即可，選擇好圖片后點(diǎn)擊導(dǎo)入或者導(dǎo)入已選并重新分析，導(dǎo)入之后系統(tǒng)自動(dòng)根據(jù)選取圖片的質(zhì)量訓(xùn)練進(jìn)工作服庫
這樣工作服庫里就有我們的抓取出來的工作服了，這種工作服就算訓(xùn)練完成了，當(dāng)然，一種工作服肯定不至抓取一兩張圖片，要讓系統(tǒng)抓取十幾張以上的圖片才行，如下圖：
素材訓(xùn)練后之后就是應(yīng)用了，那就更簡單了，直接選擇工作服檢測的算法，再選擇相應(yīng)的工服庫即可，那為什么還要選擇工服庫呢？因?yàn)榭梢越⒍鄠€(gè)工服庫的，不同的工服庫可以應(yīng)用在不同的場景中，即可以滿足一個(gè)企業(yè)或工廠可以有不同場景有不同工作服要求的復(fù)雜應(yīng)用，如下圖：
除了選擇不同工服庫以外，還可以根據(jù)現(xiàn)場環(huán)境，選擇不同的檢測區(qū)域，如上圖所示：由于現(xiàn)場的消防管擋住了遠(yuǎn)處通道的行人，會(huì)導(dǎo)致工作服上有紅色板塊的出現(xiàn)而誤報(bào)，所以我們選擇避開消防管部分區(qū)域的檢測
我們還是以圖為例
這種一個(gè)小小的探頭動(dòng)作也逃不過AI系統(tǒng)的法眼，立馬進(jìn)行的抓拍取證
而這種通過一個(gè)小小的玻璃窗也能抓取到未穿工作服的情況
在人工智能AI的賦能下，也實(shí)在沒有人敢不穿工作服進(jìn)入工作場所的，所以實(shí)在沒有抓取到正常工作人員沒穿工作服的情況，所以只能來一張測試的圖片了，如下圖：
可能有人看到下面這張圖會(huì)說明明這個(gè)人已經(jīng)穿了工作服還報(bào)警，是不是誤報(bào)了，那不好意思，還真不是誤報(bào)，因?yàn)檫@種工作服并沒有學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)工服庫，所以就會(huì)報(bào)警，要解決這種報(bào)警問題很簡單，找一個(gè)穿這種工作服的人在鏡頭下面走一圈，讓系統(tǒng)自動(dòng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)工服庫即可
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