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加油站卸油行为监控视频识别系统

加油站卸油行为监控视频识别系统依据监控摄像机采集加油站现场视频,依据机器视觉视频分析技术,分析和识别视频图象。 加油站卸油行为监控视频识别系统智能识别职工没戴工帽、不穿工作服、烟火(抽烟)、不按规定操作等违规行为。系统会及时报警语音提醒,将报警信息回传给后台,并同步到相关人员得手机上,进行加油站监督的闭环管理。 加油站推广应用双重预防机制、智能化视频监管、重点实际操作行为识别和整个过程视频监管、企业质量管理因素管理方案信息平台,推动加油站智能化战略转型、数字化升级,提升安全生产和监控预警、信息内容监管,降低生产风险保护人员生命安全 加油站卸油行为监控视频识别系统依据AI基础软硬和相关算法搭建加油站智能化管理系统,根据加油站智能化升级、智能化边缘服务器及时推理能力和操作安全分析,进行加油、卸油智能化、也可提供区域侵入、消防器材、抽烟

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中文车牌识别系统

感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。

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    工地安全着装识别系统

    工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型,对现场视频监控画面实时分析,工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别;工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片 工地安全着装识别系统针对建筑工地的监管系统,其作用包含:安全头盔检测、着装检验、烟雾明火检验,区域入侵识别。 工地安全着装识别系统在建筑工地、电力安装、煤矿、石油化工、冶金工业、化工企业等危险工作上自动识别工作人员,有效预防危险事件的发生。 工地安全着装识别系统利用项目现场已经安装的监控摄像机拍的视频画面展开了实时分析,一旦发现工作人员并没有按照要求着装,工地安全着装识别系统会自动报警。 工地安全着装识别系统会自动保存时间、地点及相应的图片,作为事后追溯的依据。

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    智慧工地火焰识别系统

    智慧工地火焰识别系统该系统应用监管系统融合方式识别,深入分析视频录像数据信息,提升繁杂新时代背景下的烟火识别、动态性情景下不配合面部识别、区域入侵识别等核心技术。 烟火识别报警系统根据智能视频分析,应用智能视频分析融合最前沿深度神经网络技术性,对视频录像监控画面开展实时监控系统,实时分析,紧急状况即时报警。 在工地安全事故高发的今日,传统式的视频监控系统已不能满足日益增加的需要。 地区安防监控系统运用相对高度集成化的监控一体机,将视频监控系统、员工行为识别、温湿度监管、睡岗离岗监管、侵入检测、着装识别检测等各种基本功能,完成设防地区防潮、防火安全、防盗系统等立体式安全防范。

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    安全帽检测识别系统

    安全帽检测识别系统是运用多感知融合多流水线处理技术对监控画面进行实时剖析识别。假如安全帽检测识别系统发觉施工作业现场工作人员未按要求配戴安全帽,系统将全自动发出预警声响。 在提示管理者的与此同时,系统将全自动储存违规视频、现场地址和监控画面截图。在人工智能化的浪潮下,传统式建筑施工安全管控也取得了改善和提升。 以往,监控管理人员根据查验视频观看来判断是否存在违规操作,但因为监控摄像肉分布太多,监控管理人员没法实时监控这么多视频,忽略难以避免,结论无法让人满意。如何把人工智能技术运用于安全性? 人工智能监控识别安全帽监管系统是这种独特地区的守卫者。可以说,安全帽识别是建筑施工管理转型发展的主要方式,为专职安全员开展当场监管准确率和管理效率提供了的技术性保障。 人工智能监控识别安全帽监控系统很好地解决了这一问题,不按要求佩戴安全帽的识别率很高,及时阻拦不合规的操作及着装,安全帽检测识别系统为当场工作人员竖起安全防火墙,使现场施工管理智能化与生产安全得到融合保障

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    安全帽智能识别系统

    安全帽智能识别系统可以全自动检测和分析监控画面范畴内的施工作业人员的安全帽的佩戴情况,针对未佩戴帽子规范的不安全行为,安全帽智能识别系统可以即时监控和向发送抓拍图片进行预警。 研发的安全帽智能识别系统高效地解决了工作员进到施工现场时务必佩戴安全帽规范的艰难。

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    人脸识别系统FaceNet原理

    Google在2015年提出了人脸识别系统FaceNet[1],可以直接将人脸图像映射到欧式空间中,空间中的距离直接代表了人脸的相似度。

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    视频图像智能识别系统

    视频图像智能识别系统根据优化算法对项目现场封闭地区开展监控和防卸,对项目现场实时全天候监控识别分析,当监测到有人的身体进入时,视频图像智能识别系统会全自动警报和警示,适用三种颜色智能展现不一样情况,数据可视化监管 在安全性视频监控项目场景,图像识别技术性与监控视频业务流程的运用紧密结合,合理地增加了公安机关、交通出行、司法部门、零售、工厂、石化煤矿、水利、港口、机场等领域的监管效率,使传统监控摄像头完成了高效益的产品定位 该系统可以实时分析和识别现场各种摄像头的视频流数据信息,适用许多的监控摄像头浏览,完成真正意义上的遍布布署和集中统一处理。

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    河道水位监测识别系统

    河道水位监测识别系统依据ai智能视频分析,自动对监控画面识别视频图像信息内容,不用人工操作;河道水位监测识别系统对江河监测区域内的水位实时监测,监测出现异常水位,立即预警提醒,合理协助管理人员解决困难。 河道水位监测识别系统可用于江河、湖水、水灾、水利工程水利闸门、地下水管道网、灌溉渠道等水域标准。运用覆盖面广,作用耗损小,可维护性好。 随着对雨情监测的高度关注,对雨情河道水位监测识别系统基建项目与维护具备重要意义。河道水位监测识别系统依据智能视频分析和神经网络算法,对江河水位展开了7个*24个小时实时监控系统。 河道水位监测识别系统即时掌握江河雨情转变、科学规范地预警提醒和洪涝灾害、提升防汛具体指导水准、降低降水和洪涝灾害的有效途径。

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    构建自动车牌识别系统

    在上面的架构中,有六个模块。标记、训练、保存模型、OCR和模型管道,以及RESTful API。但是本文只详细介绍前三个模块。过程如下。首先,我们将收集图像。然...

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    实时人脸识别系统

    来源:IBC2021 主讲人:Yuka Kaburagi 内容整理:张雨虹 本文提出了一种用于直播的的人脸识别系统——人脸检测器。 人脸检测器是一种实时人脸识别系统,用于识别人脸,并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发,可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。 其他面部识别系统需要每个人的大量图像来进行模型训练,而人脸检测器只需要一张样本图像。这大大减少了模型生成工作。 系统概述 该系统的工作原理是首先通过 USB 输入视频,便于在 PC 上处理它。

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    ai视频智能识别系统

    视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术,该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。 视频监控智能分析技术以现场现有的终端监控为基础,运用视觉算法边缘计算技术实现对监控实时回传视频进行实时检测分析。 通过视频算法对视频流解析出来的内容进行分析,视频监控智能分析系统通过提取监控摄像头回传的视频流中关键图片、人以及物的状态信息,进行监测运算,如果与后台设置的规则不符,则系统会立即报警。 而监控在人们的日常生活中起到了很重要的保驾护航的作用。假如把作业施工现场的各大品牌的监控当做是人的眼睛,那么智能视频分析系统就可以比如为人的思考判断大脑。 让传统的监控系统变得更加智能,使得被动发现,变为主动发现,及时处理异常情况,降低损失。

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    工厂静电释放识别系统

    工厂静电释放识别系统对烟花生产车间出入口静电释放仪实时检测,不用人工干预。一旦检测到工人未释放静电,工厂静电释放识别系统马上开展警报,通知后台监控人员,并提醒负责人妥善处置。 为了能保证安全生产,工厂静电释放识别系统依据智能视频分析,对烟花生产区实时检测。当检测到工人并没有释放静电时,系统马上警报,大大提升了视频资源的使用率,减少了人力资源的监管成本。

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    指纹识别系统概述

    人们开始利用计算机来建立指纹识别系统。 、最有应用前景的生物识别系统。 迄今为止,还没有综合生物特征的识别系统的产品问世,综合身份识别系统的研究有待于进一步发展。2009年中北大学信息与通信工程学院提出了一种基于傅立叶变换的指纹图像增强技术,大大提高了图像的清晰度。 在基于细节点的指纹自动识别系统中,特征提取是在细化后的指纹图像上进行的。 匹配结果如下图6-2所示: [在这里插入图片描述] 图6-2 6.2 下一步工作 在本次设计中,我发现指纹识别系统的设计过程中还存在着一些较难解决的瓶颈问题,阻碍了指纹识别系统的应用和普及。

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