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
AIoT万物智联,智能安全帽、智能头盔、头盔记录仪、执法记录仪、智能视频分析/边缘计算AI盒子、车载DVR/NVR、布控球、智能眼镜、智能手电、无人机4G补传系统等统一接入大型融合通信可视指挥调度平台VMS/smarteye 。
安霸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,
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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,
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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
边缘计算AI智能盒子的视频源必须是固定点监控摄像头吗?
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 |
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告警 |
警戒告警事件 |
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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% |
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抓拍误抓率 < 1% | ||
机动车 |
抓拍率 = 90% |
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抓拍误抓率 < 1% | ||
车牌 |
抓拍率 = 95% |
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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 |
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RAM |
8GB DDR4 |
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ROM |
8GB EMMC 5.1 |
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DSP |
800MHZ VDSP |
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软件系统 |
Linux 系统 |
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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 |
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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 |
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内置安全模块 |
支持安全启动 |
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加密算法 |
硬件实现 AES/DES/3DES 加密算法 |
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安全类型 |
硬件实现 SHA-1 / SHA-224 / SHA-256 |
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视频 |
支持 HDMI 2.0b 输出 |
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音频 |
支持一路音频 MIC 支持外接 Audio Codec |
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网络 |
支持 2 路千兆以太网 RJ45 接口 |
三、在服务器侧做算法
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),
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视频智能分析边缘计算AI盒子,各类智能视频识别算法在可视指挥调度平台smarteye中的融合, https://v.douyin.com/i8k3Xu9t/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861161.html
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到了这里,关于边缘计算AI盒子目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些,应用于大型厂矿安全生产风险管控的文章就介绍完了。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!