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加强防护 减少事故!安全帽佩戴检测方案


  来源: ZLG 时间:2020-03-20 编辑:仪商WXF
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摘要:安全帽佩戴检测是工地安防的重中之重,但人为主观检测的方式时效性差且不能全程监控。AI技术的日渐成熟催生了安全帽佩戴检测方案,成为了监督佩戴安全帽的利器。本文将为您全面解析ZLG安全帽佩戴检测方案


建筑业是国民经济的重要物质生产部门,它与整个国家经济的发展、人民生活的改善有着密切的关系。根据住建部数据,从2016年到2018年间,建筑业事故总量为上升趋势。有统计发现众多工地死亡事故中与安全帽相关的占比约 80%。大部分都是由于受害人不戴安全帽导致被物体打击或头部撞击致死。由此可见,正确佩戴安全帽对于员工安全而言相当重要。然而,在实际工作中工人未佩戴安全帽的不安全行为仍然时有发生。传统的施工现场主要依靠安全管理人员的主观监测,存在时效性差、不能全程监控等一系列问题。随着人工智能技术的日渐成熟,安全帽佩戴检测解决方案应运而生,未来有望成为危险施工现场的标配。



资料来源:住房和城乡建设部办公厅


本文将以 ZLG M1808 平台为例,对安全帽佩戴检测技术及应用进行介绍,阐述安全帽佩戴检测的算法基本原理和应用方向,介绍M1808开发平台应用搭建,并展示ZLG研发的安全帽佩戴检测应用demo


一、基本原理与应用

安全帽佩戴检测是指不需要人工实时监控,仅通过摄像头和M1808平台,即可在实时监控条件下,自动识别工地或工厂危险区域内的工作人员是否按要求佩戴安全帽。


1. 算法原理

安全帽佩戴检测算法主要技术点为目标检测。本算法由ZLG算法团队自主研发,结合基于AI加速芯片的M1808平台特性进行了针对性的优化,算法效率高。安全帽检测算法对输入图像进行检测,如果存在佩戴安全帽或未佩戴安全帽人员,可以实时获取该人员在图像中的位置。算法应用逻辑如下图所示。



目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观,形状,姿态,加上成像时光照,遮挡等因素的干扰,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。


基于目标检测的算法主要分为两类:one stage目标检测算法;two stage目标检测算法。常用的目标检测算法如下表。



用户可以根据自身需求选择适当的算法并训练模型,通过M1808相关开发工具进行模型转换,进一步实现M1808平台部署相关应用。


2. 算法功能

ZLG安全帽佩戴检测算法可实现佩戴安全帽检测和统计,包括统计人员总数和未戴安全帽的违规人员数量,具体如下所示。


佩戴安全帽人员检测如下图,可见当前人员总数为1,不存在违规人员。


未佩戴安全帽人员检测如下图,违规人员数量为1。


手持安全帽干扰检测如下图,可见手持安全帽不影响检测结果。


3. 应用方向与延伸

ZLG安全帽佩戴检测方案,原则上适用于任何需要佩戴安全帽的应用场景,如建筑、冶金化工、矿山、机械、电力、交通运输、林业和地质等作业的工种。



此外,ZLG安全帽佩戴检测方案可以迁移到电单车(摩托车)安全头盔佩戴的检测,以及泳池游泳者佩戴泳帽的检测功能等。当然,类似应用场景均可以考虑此方案,所需的只是特定场景的数据。


关键词:安全帽 佩戴 检测方案    浏览量:1018

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