Нейросеть для распознавания строительных касок и жилетов методом компьютерного зрения
Инновационная система компьютерного зрения на базе нейросетевых алгоритмов, обеспечивающая автоматическое распознавание наличия защитных касок и сигнальных жилетов на сотрудниках строительных объектов в режиме реального времени.
Основные функции
- Автоматическое обнаружение и идентификация строительных защитных касок различных цветов и типов
- Распознавание сигнальных жилетов с высокой точностью даже при частичной видимости
- Мгновенное оповещение о нарушениях техники безопасности
- Ведение журнала нарушений с фотофиксацией
- Формирование аналитической отчетности по соблюдению мер безопасности
- Интеграция с существующими системами видеонаблюдения и СКУД
- Работа с различными типами камер (стационарные, мобильные, поворотные)
- Масштабирование системы от одной камеры до целой сети наблюдения
Для кого подходит
Наше решение разработано специально для строительных компаний, промышленных предприятий, добывающих компаний, объектов инфраструктуры и логистических центров. Система оптимальна для организаций, где требуется постоянный мониторинг соблюдения правил ношения средств индивидуальной защиты и существует необходимость автоматизировать процесс контроля техники безопасности. Особенно ценным решение станет для крупных объектов с большим штатом сотрудников и подрядчиков, где ручной контроль сопряжен со значительными трудозатратами
Как это работает:
Нейросеть анализирует видеопоток с камер наблюдения в режиме реального времени. Система использует многослойную сверточную нейронную сеть с архитектурой YOLO (You Only Look Once), обученную на обширном наборе данных, включающем тысячи изображений строительных касок и жилетов в различных условиях освещения и ракурсах.
Алгоритм проходит несколько этапов обработки:
Алгоритм проходит несколько этапов обработки:
- Детекция человека в кадре
- Определение зон интереса (голова и торс)
- Классификация наличия/отсутствия каски и жилета
- Принятие решения о соответствии требованиям безопасности
- Отправка уведомления при обнаружении нарушения
Нейросеть анализирует видеопоток с камер наблюдения в режиме реального времени. Система использует многослойную сверточную нейронную сеть с архитектурой YOLO (You Only Look Once), обученную на обширном наборе данных, включающем тысячи изображений строительных касок и жилетов в различных условиях освещения и ракурсах.
Алгоритм проходит несколько этапов обработки:
Алгоритм проходит несколько этапов обработки:
- Детекция человека в кадре
- Определение зон интереса (голова и торс)
- Классификация наличия/отсутствия каски и жилета
- Принятие решения о соответствии требованиям безопасности
- Отправка уведомления при обнаружении нарушения
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Снижение травматизма на производстве до 75% за счет оперативного выявления нарушений
- Экономия на штрафах и компенсациях при несчастных случаях
- Автоматизация рутинных процессов контроля безопасности
- Объективная статистика нарушений без человеческого фактора
- Круглосуточный мониторинг без перерывов и выходных
- Повышение общей культуры безопасности на объекте
- Минимальные требования к существующей инфраструктуре
- Быстрая окупаемость системы (в среднем 6-8 месяцев)
Технические характеристики
- Точность распознавания касок: 98,3%
- Точность распознавания жилетов: 97,5%
- Время обработки одного кадра: 0,05 сек
- Хранение журнала событий: до 1 года (зависит от конфигурации)
- Интеграция с популярными системами видеонаблюдения: Hikvision, Axis, Dahua
- Протоколы оповещения: Email, SMS, Push, интеграция с мессенджерами
- Поддержка облачного и локального размещения
- Возможность работы в офлайн-режиме
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Ограничения
- Для корректной работы системы распознавания строительных касок и жилетов необходимо обеспечить достаточное освещение (не менее 100 люкс).
- Производительность может снижаться при чрезмерном скоплении людей в кадре или экстремальных погодных условиях.
- Для достижения максимальной точности требуется расположение камер под оптимальным углом обзора.
- Система может не распознавать нестандартные типы касок или жилетов, не входивших в обучающую выборку.
- Рекомендуется проведение предварительного аудита объекта специалистами нашей компании для определения оптимальной конфигурации системы.
Ограничения
- Для корректной работы системы распознавания строительных касок и жилетов необходимо обеспечить достаточное освещение (не менее 100 люкс).
- Производительность может снижаться при чрезмерном скоплении людей в кадре или экстремальных погодных условиях.
- Для достижения максимальной точности требуется расположение камер под оптимальным углом обзора.
- Система может не распознавать нестандартные типы касок или жилетов, не входивших в обучающую выборку.
- Рекомендуется проведение предварительного аудита объекта специалистами нашей компании для определения оптимальной конфигурации системы.