AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)中電子圍欄技術(shù)應(yīng)用簡介
依托云AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)對人臉、人體、圖像識別等視覺能力,通過攝像頭實時監(jiān)控核心區(qū)域,基于人體識別技術(shù),判斷是否有人員闖入;可進(jìn)一步結(jié)合人臉識別判定身份信息,事先定義白名單人臉庫,當(dāng)闖入人員不在白名單里,才進(jìn)行告警,避免危險發(fā)生?;贏I電子圍欄技術(shù),可以開發(fā)多種應(yīng)用如下:
安全帽佩戴合規(guī)檢測:面向工地、工廠車間、工業(yè)園區(qū)等場所,若檢測到有工人未佩戴安全帽(含拿在手里等情況),則發(fā)出告警提醒,減少安全隱患。
陌生人檢測:在園區(qū)、工地/工廠、學(xué)校等場所布控,事先定義白名單人臉庫,發(fā)現(xiàn)不在白名單中的陌生人則告警提醒(檢測不到人臉的人員亦視作陌生人),加強環(huán)境安全監(jiān)督。
煙火檢測:在建筑工地、工廠車間、餐飲后廚、戶外林區(qū)等場景下,監(jiān)控是否有煙火出現(xiàn),及時告警提醒,減少人身財產(chǎn)安全損傷。
人流過密預(yù)警:實時監(jiān)控機場、車站、展館、景區(qū)等公共場所的人流量,當(dāng)人數(shù)超過設(shè)定上限時告警提醒,及時發(fā)現(xiàn)人群異常聚集等情況,合理疏散、導(dǎo)流,規(guī)避安全事故。
課堂專注度分析:面向幼兒園、K12、在線課堂等教育場景,基于人臉檢測、屬性分析、專注度估計技術(shù),監(jiān)控分析學(xué)生聽課狀態(tài),對每個學(xué)生的人臉進(jìn)行專注度打分,并輸出課堂的整體專注度分?jǐn)?shù)。
攀高檢測:基于電子圍欄,實時監(jiān)控樓宇、工地、社區(qū)等場所的高風(fēng)險區(qū)域,發(fā)現(xiàn)攀高行為則及時告警提醒,避免異常攀高導(dǎo)致安全事故。
車輛違停分析:基于電子圍欄實時監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)車輛違規(guī)停放時告警提醒,可自定義違停時間周期(如連續(xù)停放1分鐘才算違停,避免誤傷路過車輛);若檢測到車牌,可進(jìn)一步識別車牌信息。
離崗檢測:面向工廠車間、門店前臺等場景,基于人體識別、電子圍欄,判斷員工是否在崗位上;可結(jié)合人臉進(jìn)一步精確判定離崗情況,若崗位上有人、但不在員工人臉庫中,也視作離崗。
睡崗檢測:面向前臺、柜臺等場景(需能夠檢測到人臉),分析一段連續(xù)時間內(nèi),能否同時檢測到人體、人臉,判斷員工是否睡崗,提升人員管理效率??勺远x圖片告警閾值,如連續(xù)20張圖片未檢測到人臉才算作睡崗。