首页 > 编程语言 >方案丨如何通过TSINGSEE青犀防溺水AI算法,实现水域的智能监管与风险预警?

方案丨如何通过TSINGSEE青犀防溺水AI算法,实现水域的智能监管与风险预警?

时间:2023-09-12 17:11:19浏览次数:36  
标签:视频 水域 AI 算法 TSINGSEE 青犀防 溺水 行人

一、方案背景

防溺水已经成为青少年的安全教育“必修课”,成为社会各界的安全管理共同责任。尤其是进入夏季后天气逐渐转热,这也是溺水事故的危险期、易发期、高发期。传统预防、管理方法是通过日常宣传演讲溺水危害和人工巡逻管理,存在较多的弊端:

1)缺乏有效安全预警设施:当人员靠近危险范围时,缺乏危险提醒和监控监管。

2)人员管控难度大:水域开放,水岸线长,活动面积大,人员行为难管控。

3)管理手段落后:现有设备简单原始,无法在出现紧急情况时准确识别定位、高效处理。

为了加强溺水风险的预警,完善各类安全防护设施和加强巡检,能及时发现险情,我们可以通过“防溺水算法”智能化手段,对水域进行智能化监管与风险预警,保障人员生命安全。今天来给大家介绍下基于TSINGSEE青犀视频技术与人工智能技术的防溺水AI解决方案。

二、方案概述

TSINGSEE青犀视频AI算法平台部署了45种AI算法模型,在防溺水监管场景上,可以通过人员闯入危险水域的算法进行实现。该算法支持在划定防溺水区域(可分为危险区、警戒区、安全区)的前提下,对进入警戒区的人员进行识别,同时上报是否光脚、是否穿衣、年龄特征等人体属性信息。

依托部署在水域现场的监控摄像头采集的视频画面,TSINGSEE青犀视频AI算法平台可以对接入的视频流进行实时分析,实时监测是否有人员闯入警戒区,并能及时触发告警,提醒管理人员及时处理,还可以联动现场语音装置进行播报驱离。

防溺水AI算法的原理主要是检测警戒区域(ROI)内是否有人员的一种AI算法。输入为图像或者视频帧,设定ROI(其中ROI为封闭的多边形区域),算法自动计算出是否有行人在ROI内,主要判定依据为行人的检测框中心是否在ROI内。主要应用于人流量较少,行人肢体清晰、遮挡不严重的场景;建议人员数量范围3~10人。

三、方案价值

1) AI+普通摄像头的智能防溺水系统,全天候实时监控和预警

在水库、河道等危险水域场景部署防溺水视频监管系统,TSINGSEE青犀视频视觉监测AI算法接受“成千上万张溺水照片”的训练,可对管理水域实施24小时不间断检测,精准识别出是否有人员在危险水域旁边,一旦有人员进入划定的危险区域,系统就会自动发出语音报警进行劝离,同时自动推送提示消息给管理人员,管理人员可以进行远程喊话警告,并及时赶到现场,最大程度上避免危险事件的发生,保障人员的安全,有效提升危险水域的管控力度。

2)实现精准监测和管理,降低溺水事故率

可实现传统“人防+物防”基础上,又增加了一道“技防”的智能技术防线。基于安防监控系统EasyCVR平台的视频能力,可实现24小时全天候视频监控与风险预警、实时监控江河、湖泊、水库等危险区域,提高了预防溺水的管理效率。TSINGSEE青犀视频防溺水AI方案通过边缘AI视觉技术,识别人员靠近危险水域等行为,对监测的视频画面进行智能分析与视频汇聚融合,实时反馈快,智能化程度高。

四、场景和建议

1)相机架设

所有应用场景中,尽量统一相机架设的高度和角度,算法无法适应所有相机角度和高度。因为行人在不同高度和角度时,行人的姿态和尺寸变化相差较大。

较为理想的场景是略微俯视,非大俯视场景(需特殊优化)。行人宽高比1:1.5 ~ 1: 2.5,略微俯视可以避免一些行人间遮挡,同时可以保证行人尺度比例变化不会很剧烈。相机过于平视情况下,绘制的远处区域易被近处行人入侵,区域效果易误报,达不到理想的效果。相机架设尽量保证统一,从而可以保证一套算法在各相机视频图像上都能场景兼容达到更好的效果。

2) 相机内参

相机的焦距控制,应保证行人在720P的图像中不低于50*100像素。

3)图像质量

视频码率较高,截取的视频帧或者图像分辨率较高,行人肢体较清晰。高分辨率的图像对数据标注和模型预测是非常必要的。光线较为良好,可以更好区分行人与背景。

标签:视频,水域,AI,算法,TSINGSEE,青犀防,溺水,行人
From: https://www.cnblogs.com/TSINGSEE/p/17697215.html

相关文章

  • yarn install error node-sass: Command failed.
    运行yarninstall报错,如下图:运行npminstall也报错,如下图:如果发生上诉的错误,建议优先考虑是node.js的版本问题我的node.js版本是16,卸载16,安装14版本,运行不再报错......
  • 安防监控/视频汇聚/云存储/AI智能视频分析平台EasyCVR下级海康设备无法级联是什么原因
    安防视频监控平台/视频集中存储/云存储/磁盘阵列EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快,可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及支持厂家私有协议与SDK接入,包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。有用户反馈,在使用下级平台的海康设备级联到视频监控Easy......
  • iOS YTKNetworking网络框架增加text/plain支持
    网络请求有时候报错"Requestfailed:unacceptablecontent-type:text/plain"解决办法:在基类初始化时新增以下方法即可-(void)converContentTypeConfig{YTKNetworkAgent*agent=[YTKNetworkAgentsharedAgent];NSSet*acceptableContentTypes=[NSSetsetWithOb......
  • 详解Paint的setXfermode(Xfermode xfermode)
    一、setXfermode(Xfermodexfermode)Xfermode国外有大神称之为过渡模式,这种翻译比较贴切但恐怕不易理解,大家也可以直接称之为图像混合模式,因为所谓的“过渡”其实就是图像混合的一种,这个方法跟我们上面讲到的setColorFilter蛮相似的。查看API文档发现其果然有三个子类:AvoidXfermode......
  • 加速端到端的生成式AI进程,亚马逊云科技服贸会惠普数字经济发展
     9月2日-9月6日,2023年中国国际服务贸易交易会在北京召开,亚马逊云科技积极参与,并分享了创新技术和成功案例。  加速端到端的生成式AI之旅 在服贸会成果发布会上,亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡为大家带来了“携手亚马逊云科技,加速端到端的生成式AI之旅”主题演讲......
  • Blas xGEMV launch failed : a.shape=[1,2048000,50], b.shape=[1,50,1], m=2048000,
    BlasxGEMVlaunchfailed:a.shape=[1,2048000,50],b.shape=[1,50,1],m=2048000,n=1,k=50问题描述:使用tensorflow2运行模型时报错:2rooterror(s)found.(0)Internal:BlasxGEMVlaunchfailed:a.shape=[1,2048000,50],b.shape=[1,50,1],m=2048000,n=1,k=5......
  • AI艺术写真头像二维生成分销公众号小程序开源版开发
    AI艺术写真头像二维生成分销公众号小程序开源版开发以下是AI艺术写真头像二维生成分销公众号小程序的功能列表:用户注册和登录功能:用户可以通过手机或邮箱注册和登录账号。AI艺术写真头像生成功能:用户可以上传照片,通过AI技术生成艺术风格的写真头像。二维生成功能:用户可以将生成的艺......
  • 程序员 AI 助手来了,蚂蚁正式开源代码大模型 CodeFuse
    9月8日,外滩大会分论坛上,蚂蚁集团首次开源了代码大模型CodeFuse。支付宝小程序云负责人李铮宣布CodeFuse正式开源这是蚂蚁自研的代码生成专属大模型,根据开发者的输入提供智能建议和实时支持,帮助开发者自动生成代码、自动增加注释,自动生成测试用例,修复和优化代码等,以提升研发......
  • Redis - 出现ERROR:WRONGTYPE Operation against a key holding the wrong kind of val
    原因:用的方法与redis服务器中存储数据的类型存在冲突。比如:有一个key的数据存储的是list类型的,但使用redis执行数据操作的时候却使用了非list的操作方法。 对一个Redis键执行不兼容的操作,这个错误通常发生在以下情况:1、类型不匹配:试图执行的操作与键存储的数据类型不匹配。例......
  • AI算力持续爆发,有哪些新职位、新机遇?
    AI算力?听起来高大上的名字它究竟是什么呢?人工智能(ArtificialIntelligence)英文缩写为AI,人工智能(AI)是一种模拟人类智能的技术,它是利用计算机科学和相关技术研究、开发的一种智能型系统。人工智能技术在现代社会中的应用已经变得越来越广泛如:在医疗领域中,可以使用AI技术进行医学影像......