施工监测算法平台
基于深度学习神经网络算法来实现施工环境的智能分析，智能算法采用YOLOv4目标检测算法进行图像检测、ResNet-50算法进行图像分类以及Deeplab V3神经网络分割算法进行场景分割，综合以上应用技术对视频流图片进行计算分别。配套硬件采用高性能数据流AI芯片，提供不同边缘计算平台，支持横向扩缩容的多类型计算节点，实现多路视频结构化分析，
产品功能
人员佩戴安全帽检测算法
通过对进入作业区人员分析，定位出人员头像位置，识别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检测，提升现场安全行为管理。
人员工服检测算法
通过分析视频监控回传视频流，识别及检测人员是否正确穿着工服，对项目现场工人未穿着功夫进行抓拍，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。
人员抽烟检测算法
对指定区域实时监测，当识别人员在工作时间是否存在吸烟行为，对报警画面进行实时上报。防止人员在禁烟区域内吸烟。
场地明火检测算法
针对作业区域发生燃烧出现明火伴有烟雾的火焰进行识别，对报警画面进行实时上报。防范作业区域发生危险情况。
叉车障碍物检测算法
通过分析视频监控回传视频流，实时检测车辆运行状态，识别车辆存在运动并检测运动方向，再针对运动方向前方区域检测人体和障碍物，对运动方向上存在人体或障碍物等情况进行危险报警，算法报警可触发现场提示音响，对现场作业人员进行提示。
人员越界算法
在作业区域划出越界红线，针对闯入预先设置好的红线危险区域时立即报警，确保员工的人身安全。
产品价值
针对工地等应用场景存在的作业周期长、工艺复杂、涉及机械设备众多等情况，采用更智能、更高效、全覆盖的方式来改进施工环境与施工人员的交互关系，提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度，降低信息传递不畅造成的安全风险隐患，对工作现场的重点区域进行集中可视化安全监管。
合作客户
