行車不行人檢測AI分析算法通過利用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù),對井下行人和車輛的行駛情況進(jìn)行實(shí)時檢測和識別。該算法在提升礦山安全管理、減少事故發(fā)生方面具有重要作用。本文將詳細(xì)介紹該AI算法的識別過程、應(yīng)用場景及其技術(shù)特點(diǎn)。
一、識別過程
行車不行人檢測AI分析算法主要通過以下幾個步驟進(jìn)行識別:
1.圖像采集: 在井下安裝高清攝像頭,采集實(shí)時視頻流。攝像頭應(yīng)覆蓋主要交通路徑和關(guān)鍵交叉點(diǎn),確保行人和車輛的活動區(qū)域均在監(jiān)控范圍內(nèi)。
2.預(yù)處理: 對采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括去噪、圖像增強(qiáng)和背景建模等,以提高圖像質(zhì)量和后續(xù)識別的準(zhǔn)確性。預(yù)處理階段還包括幀率的調(diào)整,以便在保證實(shí)時性的前提下進(jìn)行有效分析。
3.人員目標(biāo)發(fā)現(xiàn): 利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的目標(biāo)檢測算法(如YOLO、SSD、Faster R-CNN等),對圖像中的行人進(jìn)行檢測。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,算法可以學(xué)習(xí)并識別人類的各種特征,如形狀、顏色、紋理等,從而在復(fù)雜的環(huán)境中準(zhǔn)確識別行人。
4.車輛檢測: 同樣使用目標(biāo)檢測算法,對圖像中的車輛進(jìn)行識別和跟蹤。車輛檢測模型通過學(xué)習(xí)車身的外形特征、車牌信息和顏色等,能夠精準(zhǔn)地定位車輛的位置和運(yùn)動軌跡。
5.行人與車輛的相對位置判斷: 在識別出行人和車輛后,算法會計算它們的相對位置和運(yùn)動軌跡。如果檢測到行人與車輛的軌跡存在交叉或即將交叉,算法會進(jìn)一步分析二者的運(yùn)動速度和方向,以確定潛在的碰撞風(fēng)險,也可以排除車輛停止,行人行進(jìn)的誤報,AI算法精準(zhǔn)的計算車輛有在行進(jìn)的過程時有人員出現(xiàn)的情況。
6.實(shí)時抓拍與報警: 當(dāng)檢測到行人與車輛同時出現(xiàn)在同一畫面且存在交叉風(fēng)險時,系統(tǒng)會立即進(jìn)行抓拍,記錄現(xiàn)場情況,并將圖像信息上傳至監(jiān)控平臺。同時,系統(tǒng)會觸發(fā)實(shí)時報警,通過聲音警報、短信通知、監(jiān)控平臺彈窗等方式,提醒相關(guān)人員注意行車安全。
7.告警預(yù)錄像:系統(tǒng)生成由告警前10秒(可設(shè)置)和告警后10秒(可設(shè)置)組成的告警預(yù)錄像文件,預(yù)錄像文件體現(xiàn)整個告警過程,包括車輛行進(jìn)方向及軌跡,人員的行進(jìn)方向和軌跡,
8.數(shù)據(jù)存儲與分析: 抓拍的圖像和視頻數(shù)據(jù)會被存儲在數(shù)據(jù)庫中,供后續(xù)分析和審查。這些數(shù)據(jù)不僅可以用于事故調(diào)查,還可以通過大數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患和改進(jìn)措施。
二、應(yīng)用場景
行車不行人檢測AI分析算法在多種場景中具有重要應(yīng)用,尤其是在礦山等高風(fēng)險作業(yè)環(huán)境中:
1.礦山井下通道: 在礦山井下通道,行人與礦車、運(yùn)輸車等車輛共享通道,存在較大的安全隱患。通過安裝行車不行人檢測系統(tǒng),可以實(shí)時監(jiān)控通道內(nèi)的人員和車輛活動,及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)防行人進(jìn)入行車區(qū)域的情況,確保井下交通安全。
2.施工現(xiàn)場: 在大型施工現(xiàn)場,重型機(jī)械和施工人員同時作業(yè),存在較大的碰撞風(fēng)險。行車不行人檢測系統(tǒng)可以幫助監(jiān)控現(xiàn)場,防止施工人員進(jìn)入機(jī)械作業(yè)區(qū)域,提高施工安全性。
3.工業(yè)廠區(qū): 在工業(yè)廠區(qū)內(nèi),叉車、運(yùn)輸車等車輛頻繁運(yùn)行,員工的安全行走路線需要得到保障。行車不行人檢測系統(tǒng)可以確保員工不會在車輛行駛時進(jìn)入危險區(qū)域,從而降低事故發(fā)生率。
4.智能交通系統(tǒng): 在城市智能交通管理中,行車不行人檢測系統(tǒng)可以應(yīng)用于人車混行的區(qū)域,如學(xué)校周邊、工廠入口等,通過實(shí)時監(jiān)控和報警,保障行人安全。
三、技術(shù)特點(diǎn)
行車不行人檢測AI分析算法具有以下技術(shù)特點(diǎn):
1.高準(zhǔn)確性: 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,能夠在復(fù)雜環(huán)境中高準(zhǔn)確率地識別行人和車輛。利用CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等技術(shù),模型可以學(xué)習(xí)并識別各種特征,提高檢測的準(zhǔn)確性。
2.實(shí)時性: 通過高效的圖像處理和深度學(xué)習(xí)算法,系統(tǒng)可以在保證高精度的同時,實(shí)現(xiàn)實(shí)時檢測和報警。這對于井下作業(yè)等高風(fēng)險環(huán)境至關(guān)重要,能夠在危險發(fā)生前及時預(yù)警。
3.魯棒性: 系統(tǒng)在設(shè)計和實(shí)現(xiàn)過程中考慮了各種環(huán)境因素,如光照變化、遮擋、煙塵等,確保在不同條件下均能穩(wěn)定工作。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)和模型優(yōu)化,系統(tǒng)能夠應(yīng)對各種復(fù)雜場景。
4.自動化: 系統(tǒng)能夠自動進(jìn)行圖像采集、預(yù)處理、目標(biāo)檢測和報警,全程無需人工干預(yù),大大減輕了安全管理的負(fù)擔(dān)。自動化的流程保證了檢測的一致性和可靠性。
5.可擴(kuò)展性: 系統(tǒng)可以根據(jù)需要進(jìn)行擴(kuò)展,如增加新的檢測區(qū)域、增加攝像頭數(shù)量或整合其他傳感器數(shù)據(jù)??蓴U(kuò)展性使得系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同規(guī)模和需求的應(yīng)用場景。
6.數(shù)據(jù)分析與存儲: 系統(tǒng)能夠?qū)⒆ヅ牡膱D像和視頻數(shù)據(jù)存儲在云端或本地數(shù)據(jù)庫中,方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和事故調(diào)查。通過大數(shù)據(jù)分析,可以發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患,優(yōu)化安全管理策略。
四、實(shí)施效果分析
通過實(shí)際應(yīng)用,行車不行人檢測AI分析算法在多個方面表現(xiàn)出了顯著的效果:
1.提高安全性: 實(shí)時監(jiān)控和報警機(jī)制有效減少了行人和車輛碰撞的風(fēng)險,提高了井下作業(yè)和其他高風(fēng)險環(huán)境的安全性。系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在的危險情況,保障了人員的安全。
2.提升管理效率: 自動化的監(jiān)控和報警功能減少了對人工巡查的依賴,提高了安全管理的效率。管理人員可以通過監(jiān)控平臺實(shí)時查看各個監(jiān)控點(diǎn)的情況,快速響應(yīng)突發(fā)事件。
3.降低事故率: 通過對行人和車輛活動的實(shí)時監(jiān)控和預(yù)警,系統(tǒng)有效防止了行人進(jìn)入行車區(qū)域,減少了因車輛與行人碰撞導(dǎo)致的事故。事故率的降低不僅保障了人員安全,還減少了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失。
4.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策: 系統(tǒng)記錄并存儲了大量的監(jiān)控數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以用于分析和優(yōu)化安全管理策略。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,管理者可以發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)潛在的安全隱患,制定更加科學(xué)的管理措施。
五、案例分析
以某礦山為例,該礦山安裝了行車不行人檢測AI分析系統(tǒng)。安裝后,系統(tǒng)對井下通道的人員和車輛活動進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控。以下是具體的實(shí)施效果:
1.安裝和部署: 在井下主要通道和交叉路口安裝高清攝像頭,確保監(jiān)控覆蓋范圍全面。攝像頭通過光纖網(wǎng)絡(luò)連接到中央控制室,實(shí)時傳輸視頻數(shù)據(jù)。
2.實(shí)時監(jiān)控: 系統(tǒng)通過中央控制室的監(jiān)控平臺,對井下通道的實(shí)時視頻進(jìn)行分析和處理。系統(tǒng)能夠在人員和車輛同時出現(xiàn)時,立即進(jìn)行抓拍,并將圖像信息上傳到監(jiān)控平臺。
3.報警機(jī)制: 當(dāng)系統(tǒng)檢測到行人進(jìn)入車輛行駛區(qū)域時,立即觸發(fā)報警。報警信息通過監(jiān)控平臺彈窗、聲音警報、短信通知等多種方式傳遞給相關(guān)人員,確保及時響應(yīng)。
4.數(shù)據(jù)記錄和分析: 系統(tǒng)將所有的抓拍圖像和視頻數(shù)據(jù)存儲在云端數(shù)據(jù)庫中,供后續(xù)分析和審查。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,管理者能夠發(fā)現(xiàn)并改進(jìn)潛在的安全隱患,提高整體安全管理水平。
5.事故預(yù)防: 自系統(tǒng)安裝以來,該礦山未發(fā)生一起因行人進(jìn)入行車區(qū)域?qū)е碌氖鹿?。系統(tǒng)的實(shí)時監(jiān)控和預(yù)警功能,有效保障了井下作業(yè)人員的安全,得到了管理層和員工的一致好評。
六、技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
為了更好地理解行車不行人檢測AI分析算法的實(shí)現(xiàn),以下是一些關(guān)鍵技術(shù)細(xì)節(jié):
1.目標(biāo)檢測算法: 系統(tǒng)主要采用YOLO(You Only Look Once)或Faster R-CNN等目標(biāo)檢測算法。這些算法通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的檢測。YOLO算法在檢測速度和精度之間達(dá)到了良好的平衡,非常適合實(shí)時監(jiān)控應(yīng)用。
2.模型訓(xùn)練: 通過使用大規(guī)模的行人和車輛圖像數(shù)據(jù)集,對目標(biāo)檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練。模型訓(xùn)練過程中,采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、縮放、剪切等。
行車不行人檢測AI分析算法通過利用人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù),對井下行人和車輛的行駛情況進(jìn)行實(shí)時檢測和識別,應(yīng)用于礦山等高風(fēng)險作業(yè)環(huán)境中。該算法具有高準(zhǔn)確性、實(shí)時性、魯棒性和可擴(kuò)展性等特點(diǎn),能夠提升礦山安全管理效率,預(yù)防行車不行人事故的發(fā)生。
中偉視界礦山版分析服務(wù)器、AI盒子、IPC包含的算法有:皮帶跑偏、皮帶?異物、皮帶撕裂、皮帶劃痕、皮帶運(yùn)行狀態(tài)識別(啟停狀態(tài))、運(yùn)輸帶有無煤識別、煤流量檢測、運(yùn)輸帶坐人檢測、行車不行人、罐籠超員、靜止超時、搖臺是否到位、入侵檢測、下料口堵料、運(yùn)輸帶空載識別、井下堆料、提升井堆煤檢測、提升井殘留檢測、瓦斯傳感器識別、猴車長物件檢測、佩戴自救器檢測、風(fēng)門監(jiān)測、運(yùn)料車通行識別、工作面刮板機(jī)監(jiān)測、掘進(jìn)面敲幫問頂監(jiān)控、護(hù)幫板支護(hù)監(jiān)測、人員巡檢、入侵檢測、區(qū)域超員預(yù)警、未戴安全帽檢測、未穿工作服識別、火焰檢測、離崗睡崗識別、倒地檢測、攝像機(jī)遮擋識別、攝像機(jī)挪動識別等等算法。
審核編輯 黃宇
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