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鹰眸安全帽识别系统
鹰眸安全帽识别系统主要用于石化、煤炭、建筑等行业的作业区域，也可用于对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业。
鹰眸安全帽识别系统主要用于石化、煤炭、建筑等行业的作业区域，也可用于对作业规范性要求较高的电力、铁路等行业。系统的核心理念是运用先进的deep learning算法分析视频内容，用人工智能减轻监控人员的劳动负荷，提高准确率。系统的核心算法运用了当前国际领先的视频分析技术，汇集了香港科技大学和国内知名高校的技术成果，在低码流环境下的识别精准度具备明显优势。
鹰眸系统的视频源来自于前端的网络摄像机，视频分析服务器设置于机房或监控中心，服务器基于 windows操作系统，配置简便，成本低廉。服务器与网络摄像机在同一局域网内，通过rtsp协议访问摄像机视频流，实时获取，实时分析，实时报警。同时，鹰眸系统不依赖于具体硬件，既可用于新项目实施，亦可用于原有项目升级。
鹰眸系统可设置于通道处或作业区，通过视频自动识别未佩戴安全帽的人员并发出警告，同时截取图片和视频流作为证据留存。安全帽识别系统极大地提升了作业区域的管控效率，形成了强大的震慑作用，保障了作业人员的安全。
ø 针对动态视频，实时识别，深度优化；
ø 识别、跟踪精度高，对光线、阴天等不同环境适应性强；
ø 不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响；
ø 不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。
性能参数
ø 识别内容：红色、黄色、蓝色、白色、橘色安全帽；
ø 识别精确率：92%以上；
ø 目标数量：小于12个（同一画面）；
ø 最小检测尺寸：40 x 40像素；
ø 检测分辨率：建议不高于d1分辨率（提高分辨率会耗费更多运算资源）；
ø 视频传输协议：rtsp协议；
ø 视频帧率：建议5-8帧（提高帧率会耗费更多运算资源）；
ø 视频角度要求：距地面 1.8-2.5 米，水平视角15-45度为宜；
ø 告警方式：截图保存；
ø 响应时间：延时1-2s（与网络延时取相关）。
算法优势
ø 针对动态视频实时识别，深度学习，深度优化；
ø 大数据训练，模型稳定，增强泛化能力，防止过拟合；
ø dropout裁剪模型，运算效率高，硬件成本低廉；
ø 本地部署，无需连接外网，信息安全更有保障；
ø 识别精度高，对光线及背景环境适应性强；
ø 不受人员的眼镜、妆容、表情等因素影响；
ø 不受人员背面、侧面、低头等不同姿态影响。
硬件参数
ø摄像机：网络h264信号，分辨率720p以上，支持rtsp协议（兼容主流监控摄像机）；
ø操作系统：windows7及以上；
ø服务器配置参考：
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序号 |
cpu核数 |
硬件配置 |
可承载摄像机数量（参考） |
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1 |
4 |
cpu(i5-7500，8g),内存(ddr4，128gb ssd) |
1 |
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2 |
6 |
cpu(i7-7700，16g),内存(ddr4，128gb ssd) |
2 |
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3 |
8 |
cpu(i7-8700k，32g),内存(ddr4，128gb ssd) |
4 |
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