执法记录仪、一体化布控球等目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了执法记录仪、一体化布控球等目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、前端设备实现AI算法

主要是基于安卓的布控球实现,已有的算法包括:

1)人脸;2)车牌;3)是否佩戴安全帽;4)是否穿着工装;

可以支持定制开发  烟雾,火焰等智能识别算法。

双T卡,双屏显示,安卓系统AI智能布控球,内置人脸、车牌、安全帽识别、烟火识别、抽烟识别等多种AI识别算法,全方位保障工地安全,https://www.besovideo.com/detail?t=2&i=1076

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 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-773784.html

霸4K机芯+高通骁龙625-安卓系统H.265 4G图传一体化应急布控球,内置小显示屏,可承载客户自有行业APP,

可选配支持人脸识别、车牌识别,是否佩戴安全帽识别,烟火检测等各类AI智能算法,与4G单兵执法仪、智能头盔安全帽、无人机4G图传等统一接入优视大型可视指挥调度平台VMS/SmartEye,有常规型(3KG重量)和超级轻便型(1KG重量)多个型号,有LINUX和安卓版本,

https://www.besovideo.com/product/detail?i=28

安卓布控球用户手册,https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=165

可前端识别是否佩戴安全帽、人脸(紧急布控球-黑白名单)-车牌识别,入侵检测,烟火识别等视频智能识别算法的安卓4G布控球,无需消耗大量的流量传输实时视频到后端平台做算法比对,与4G单兵执法仪、智能头盔安全帽、无人机4G图传等统一接入大型可视指挥调度平台VMS/SmartEye,

智能布控球,AI前端识别是否佩戴安全帽,是否穿着工作服,https://v.douyin.com/d2YxJxU/

4G布控球人脸识别 https://v.douyin.com/JSN2GP2/

布控球发货, https://v.douyin.com/JAL3SSR/

布控球生产, https://v.douyin.com/JALs6VR/

 

二、边缘计算AI盒子实现算法,集成到smarteye平台

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数据上报

人脸识别

人脸抓拍、人脸识别、人脸属性结果

车辆识别

机动车/非机动车机构化识别, 车辆颜色、 型号、车牌

告警

警戒告警事件

识别性能

人脸

抓拍率 = 99%

抓拍误抓率 < 1%

识别误识率: < 0.5%

白名单识别通过率 > 99.5%

最大底库: 30 万人像库

人体

抓拍率 = 95%

抓拍误抓率 < 1%

机动车

抓拍率 = 90%

抓拍误抓率 < 1%

车牌

抓拍率 = 95%

抓拍误抓率 < 1%

识别率= 95%

硬件参数

CPU

四核 Cortex A53 支持 NEON 加速  集成 FPU

NPU

30TOPs@INT4 算力  支持 CNN、RCNN 等

RAM

8GB DDR4

ROM

8GB EMMC 5.1

DSP

800MHZ VDSP

软件系统

Linux 系统

视频编码

H.264/H.265 支持 I/P/B 顿,最大编码能力

3840*2160@60fps,支持 QP CU map/IPCM CU/skip CU 编

码模式, 输出码率最高 200Mbps,支持 8 路 1080P 视频编

码能力

视频解码

H.264/H.265 最大解码码率 300Mbps,最大解码能力

4K@60fps, 支持 I/P/B 顿解码,最高支持 16 个参考顿,

支持 YUV 数据输出,支持 16 路 1080P 视频流解码

内置安全模块

支持安全启动

加密算法

硬件实现 AES/DES/3DES 加密算法

安全类型

硬件实现 SHA-1 / SHA-224 / SHA-256

视频

支持 HDMI 2.0b 输出

音频

支持一路音频 MIC  支持外接 Audio Codec

网络

支持 2 路千兆以太网 RJ45 接口

 

三、在服务器侧做算法

 

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安全生产可视监管智能安全帽-执法记录仪-布控球-无人机4G实时回传-车载应用方案及设备清单(包括后端平台服务器配置及报价单),

https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=123

 

到了这里,关于执法记录仪、一体化布控球等目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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