本文主要是介绍鹰眸安全帽识别系统智能分析和拓扑图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
鹰眸安全帽识别系统智能分析和拓扑图
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当前先进的DEEP LEARNING算法识别视频内容，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。
系统特征：
针对动态视频，实时识别，深度优化；
识别、跟踪精度高，对光线、阴天等不同环境适应性强；
不受人员眼镜、胡须、发型、表情等遮挡影响；
不受人员正面、背面、侧面、跑动、低头等不同姿态影响。
鹰眸安全帽识别系统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，服务器采用Ubuntu Linux高稳定性操作系统。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，具备跨平台的优势，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。警告信息同步推送至管理人员，并可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，目前在华润电力、武汉地铁等知名企业中均有成熟的应用并得到好评。
系统拓扑图：
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