智能工地-AI算法的两种实现机制

Posted 2022-12-10 5Gcamera

项目需求&现状

有现场施工现场基于视频的智能分析算法的需求，通常的有通过现场视频分析施工人员是否有佩戴安全帽、佩戴安装带，是否有偷懒去抽烟、蹲坐等行为等。

现场的视频类设备通常为可拆卸、可移动的设备，例如智能安全帽、4G记录仪、AI智能布控球等。

 

后端平台侧做算法

业界常见的博士构架的算法团队通常是在后端平台做视频分析算法，需要前端提供标准的RTSP流过来做视频分析。

这种系统架构的前提在于，前端视频采集设备（智能安全帽等）可以持续的实时将视频图传传输到监控中心的平台软件上，一般的，这个都是针对固定点监控的摄像头，地下铺设光纤，而且摄像头是固定不动不能晃动的。

而这两个条件针对工地现场是很难满足的：

1）  工地一般都有周期性，不是永久性的，所以，很难在工地现场找运营商申请开通光纤并挖开地面铺设光纤，这是公安负责的平安城市-雪亮工程的工作，普通的工地很难做到这一点；

2）  如果用智能安全帽做采集摄像头，那么首先这个摄像头是晃动的，不能用作视频分析的视频源；此外，智能安全帽没有网线，如果一天8-10小时持续不断的将现场的视频回传到监控中心平台，那么这个流量费是根本无法承受的，而且安全帽的电池也无法承受这样高强度的使用；

因此，必须有全新架构的解决方案，那就是在前端完成视频分析，只将分析的结果-报警信息等上报到平台，那么这个流量就微乎其微可以忽略了。

 

前端做算法实现

智能AI一体化布控球-内置大锂电+4G网络，现场分析-结果上报平台

 

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，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,

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

可前端识别是否佩戴安全帽、人脸-车牌识别的安卓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。

这样一个能做AI视频分析算法的一体化布控球，以三角架固定在工地现场，居高临下，俯瞰全局，将现场的视频图像尽皆收入进行视频分析，一个价格在8K上下。

 

采用更强性能的边缘计算盒子