工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒

       燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒基于视频流的智能图像识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，代替人眼，自动识别未穿工作服行为，为安全生产保驾护航。燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒利用场内已有摄像头，无需新增硬件，实时监控识别，实时报警，快捷方便。

       燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒应用智能视频分析和深度学习神经网络技术，实现对建筑工地、石化、电力等高危行业生产区域人员活动与是否佩戴安全帽进行实时分析识别、跟踪和报警，不依赖于其他传感器、芯片、标签，直接通过视频实时分析和预警。燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒对未佩戴安全帽的危险行为实时预警，将报警截图和视频保存到数据库形成报表，同时将报警信息推送给相关管理人员，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播。

       燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒通过AI技术对前端摄像机拍摄的工作现场的视频进行实时分析，如果发现工作人员未按要求着装，系统会自动发出警报，燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒在提醒监理人员的同时，系统会自动保存时间、地点及相应的图片，作为处罚的依据。在电力施工中，正确着装是安全生产的一个重要环节，本系统对着装实现智能化管理，为打造稳定、安全的综合电网奠定良好基础。

       燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒是基于大规模工作服图片数据识别训练，实现视频画面实时分析，通过深度学习算法准确判定着装正确，工服颜色等识别;实时将违章行为发生的时间，地点和现场图片等信息发送给上级平台，安全监理人员能够第一时间获取违章图像，及时处理违章行为。

       燧机工厂人员着装规范检测识别系统 人员规范作业行为识别分析盒基于智能视频分析，对监控区域内的人员玩手机行为进行识别，并可通过算法识别出塔吊司机工作时间玩手机的行为，当发现异常情况时以最快、最佳的方式进行预警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理。

       图像识别，是计算机视觉的机制之一，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。那么如何实现图像识别?目前，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。

       工服识别算法主要应用于电网、电厂管理，景区安防、自动识别未正确着装的情况，实时反馈未正确着装人员信息，精准高效监管，提高厂区安全，为安全员进行现场监督提供技术保障。

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