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智慧工廠視頻監(jiān)控解決方案 OpenCV2024-07-03 23:00
智能工廠視頻監(jiān)控解決方案以地區(qū)生態(tài)環(huán)境和工廠污染物為關(guān)鍵監(jiān)控目標(biāo)。智能工廠視頻監(jiān)控解決方案根據(jù)線上監(jiān)控人工智能技術(shù)剖析，智能工廠視頻監(jiān)控解決方案24鐘頭連續(xù)不斷監(jiān)控。安全性基本建設(shè)已變成當(dāng)代工廠管理方法的關(guān)鍵構(gòu)成部分。視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以在范圍內(nèi)組裝視頻監(jiān)控系統(tǒng)，統(tǒng)一操縱和管理方法出入人員。有一些地區(qū)可以按照必須臨時(shí)性區(qū)劃。一旦有些人進(jìn)到禁區(qū)，馬上警報(bào)。 -
智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)解決方案 opencv2024-07-03 22:57
智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)解決方案適應(yīng)了社會(huì)和教育的信息化要求，同時(shí)延伸了教育的辦學(xué)空間。智慧校園監(jiān)控系統(tǒng)解決方案 依托智慧校園，構(gòu)建基于網(wǎng)絡(luò)的跨越學(xué)校、企業(yè)和社會(huì)的混合式辦學(xué)模式，是解決中國(guó)教育投入不足，提高教育人才培養(yǎng)質(zhì)量，建立新型安全校園智慧校園體系的途徑和方向?；瑒?dòng)條是Opencv的一種控件，能夠使用鼠標(biāo)控制滑動(dòng)條的位置，從而與圖片程序進(jìn)行交互。滑動(dòng)條的內(nèi)容包 -
平安校園視頻監(jiān)控方案 YOLOv52024-07-03 22:51
平安校園視頻監(jiān)控方案部署一臺(tái)SuiJi-AI100視頻分析服務(wù)器，平安校園視頻監(jiān)控方案使用校園視頻監(jiān)控智方案能分析儀進(jìn)行視頻取流和視頻告警事件的處理，生成告警事件和記錄，并進(jìn)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)展示和應(yīng)用，并可聯(lián)動(dòng)IP音箱進(jìn)行告警事件語(yǔ)音廣播和實(shí)時(shí)廣播喊話。 -
工廠視頻智能分析系統(tǒng)解決方案 TensorFlow2024-07-03 22:48
工廠視頻智能分析系統(tǒng)解決方案通過(guò)安裝在工廠生產(chǎn)施工作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的各個(gè)監(jiān)控裝置，構(gòu)建智能監(jiān)控分析預(yù)警和防范體系，工廠視頻智能分析系統(tǒng)解決方案有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法和技術(shù)在管理中的缺陷。智慧工廠視頻監(jiān)控智能分析系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)人員、機(jī)械、材料、環(huán)境的全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控，變被動(dòng)“監(jiān)督”為主動(dòng)“監(jiān)控”；真正做到事前預(yù)警，事中常態(tài)檢測(cè)，事后規(guī)范管理，將工廠安全生產(chǎn)做到信息化管理。 -
電力煤礦跑冒滴漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)2024-07-03 22:44
電力煤礦跑冒滴漏監(jiān)測(cè)基于YOLOv7擴(kuò)展了高效率程增強(qiáng)專注力互聯(lián)網(wǎng)，稱之為Extended-ELAN (通稱E-ELAN) 。 在大規(guī)模ELAN中，不管梯度方向路徑長(zhǎng)度和塊總數(shù)怎樣，互聯(lián)網(wǎng)都達(dá)到了平衡狀態(tài)。 但如果無(wú)盡地層疊測(cè)算塊，這類平衡狀態(tài)也有可能被毀壞，主要參數(shù)使用率會(huì)降低。跑冒滴漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)?；飞a(chǎn)區(qū)域?qū)崟r(shí)檢測(cè)，當(dāng)檢測(cè)到 -
化工廠液體泄漏識(shí)別預(yù)警算法2024-07-03 08:35
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河道水面漂浮物識(shí)別檢測(cè) YOLO算法2024-07-02 11:37
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口罩佩戴檢測(cè)算法2024-07-01 20:20
口罩佩戴檢測(cè)算法基于YOLOv5在圖像識(shí)別檢測(cè)領(lǐng)域的優(yōu)異性能，本文研究基于基于YOLOv5的口罩佩自動(dòng)戴檢測(cè)方法。首先從網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)生活中中尋找并采集不同場(chǎng)景人群口罩佩戴的圖片約500張并自建數(shù)據(jù)集，口罩佩戴檢測(cè)算法利用YOLOv5模型框架，修改其相關(guān)配置文件和檢測(cè)參數(shù)，并采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)和Dropout技術(shù)防止過(guò)擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了YOLOv5模型人群口罩佩戴圖 -
人員跌倒識(shí)別檢測(cè)算法2024-06-30 11:47
人員跌倒識(shí)別檢測(cè)算法是基于視頻的檢測(cè)方法，通過(guò)對(duì)目標(biāo)人體監(jiān)測(cè)，當(dāng)目標(biāo)人體出現(xiàn)突然倒地行為時(shí)，自動(dòng)監(jiān)測(cè)并觸發(fā)報(bào)警。人員跌倒識(shí)別檢測(cè)算法基于計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù)，配合現(xiàn)場(chǎng)攝像頭，自動(dòng)識(shí)別如地鐵手扶梯/樓梯、老幼活動(dòng)區(qū)等公共場(chǎng)所人員摔倒行為，準(zhǔn)確率高于90%，及時(shí)救援，提高人工監(jiān)管效果，保障生命安全。自動(dòng)識(shí)別地鐵車站內(nèi)如扶梯、樓梯等意外場(chǎng)所的人員摔倒事故，實(shí)時(shí)預(yù)警，及時(shí) -
安全帽佩戴檢測(cè)算法2024-06-26 22:22
安全帽佩戴監(jiān)控是鐵路工程施工人員安全管理中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，它對(duì)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確 率與檢測(cè)速度都有較高的要求。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的安全帽佩戴檢測(cè)算法 NAS-YOLO。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由上、下行操作單元組成，采用二進(jìn)制門策略對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行更 新，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式自動(dòng)確定合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，NAS-YOLO算法 在準(zhǔn)確率、召回率及平均
