本系统是利用计算机视觉技术对视频信号进行处理、分析和理解，在不需要人为干预的情况下，通过对序列20多种图像自动分析，对监控场景中的变化进行定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，能在异常情况发生时及时发出警报或提供有用信息，有效地协助安全人员处理危机，并降低误报和漏报现象。
安全帽佩戴监测安全帽识别技术，通过对人员的分析，定位出人员头像位置，检测是否佩戴安全帽。通过现场监控视频对画面动态捕捉，实现对现场安全帽佩戴的动态监测，提升现场安全行为管理。
穿戴监测，在生产现场部署穿戴识别系统，通过视频监控，对项目现场未穿戴反 光衣的工人进行抓拍，实时视频监测预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施作业。提高一线作业人员的安全意识，减少安全事故的发生。
周界入侵监测，通过视频监控，对项目现场周界入侵进行识别，分析及预警。识别危险区域（深基坑周边、临边洞口、特定区域等）是否有人员以及是否有靠近行为，可根据时间段对报警记录、报警截图及视频进行查询。避免非施工人员进入施工现场，造成人身伤害。
车牌自动识别，工地车牌识别技术可以准确检测到视频或图片中出现的车牌信息，返回识别到的车牌号码及在图片中的位置信息。利用深度学习技术，结合大量的现场数据，针对工地各类型车均可进行识别。
现场烟雾识别，通过视频监控，对监控区域内烟雾进行监测。基于图像分析算法，在摄像头的监控视野内，可以设置警戒区域，检测烟雾的发生，如果发现该异常现象，能够标示出烟雾发生的区域，触发报警。弥补传统烟感探测器在室外不适合安装的局限性，预防火灾的发生或减轻火灾的危害。算法持续优化中，目前处于验证阶段。
产品价值
实时监测区域范围违章做业行为，违规行为自动抓拍留存影像资料，现场违规联动广播实现实时播报，平台预警抓拍数据历史可查可消。
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