在现代工业和社会活动中，工作场所的安全越来越受到重视。为了确保员工的安全，许多行业都制定了严格的安全规范，其中包括正确佩戴个人防护装备，如安全帽和反光衣。然而，人工监控这些规范的执行情况往往效率低下，且容易出现疏漏。随着人工智能技术的发展，AI智能分析网关应运而生，它通过先进的图像识别技术，为工作场所的安全监控提供了一种高效、自动化的解决方案。
一、安全帽检测算法
1)算法概述及应用：
AI智能分析网关V4采用先进的安全帽检测算法，该算法经过大量安全帽数据的训练，与现场摄像头相结合，能够自动监测作业现场工作人员是否正确佩戴安全帽。这一系统能够提供即时的警报，有助于降低安全事故的风险，特别适用于建筑工地、矿区、工厂、电厂等对作业安全标准有严格要求的环境。
2）算法约束:
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检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于30*30像素；
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头部被遮挡要小于30%，可检测常见的安全头盔、工地头盔；当出现检测目标被遮挡超过50%面积后，可能会出现误报；
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同一画面内目标检测数量不超过15个；
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避免阳光直射或逆光等情况；仅支持全彩图像，不支持黑白模式。
3）算法指标：
在1080P的分辨率目标不小于30*30的像素前提下，算法定制查全率≥90%，查准率≥95%。
二、反光衣检测算法
1)算法概述及应用：
反光衣检测算法经过大量反光衣数据的训练，与现场摄像头协同工作，视频分析网关能够自动监测特定环境如建筑工地、矿井、公路清洁、道路维护和交通执法等场所的工作人员是否穿戴反光衣。这一系统有助于预防因未穿反光衣而导致的意外伤害，提高监督效率，确保在建筑工地、矿山、工厂、电厂以及公路环卫和路政交警等环境中工作的人员安全。
2）算法约束：
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可在正常2~3米立杆高度对2米以外的事件进行检测，需视相机焦距而定，如相机焦距越大可支持的检测距离越远；
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避免阳光直射或逆光等情况，夜间仅支持全彩图像，若相机不支持全彩模式请使用白光灯补光；
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头部被遮挡要小于30%，可检测常见的带光衣条纹的反光衣；当出现检测目标被遮挡超过50%面积后，可能会出现误报；
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检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于60*60像素；
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同一画面内目标检测数量不超过15个。
3）算法指标：
在1080P的分辨率目标不小于60*60的像素前提下，查全率≥90%，查准率≥95%。
三、通用工服检测算法
1)算法概述及应用：
通用工服检测算法通过大量数据训练，AI智能分析基于人工智能视觉分析技术，能够及时发现监测区域内的未穿工服人员，并标定人员告警区域，实时告警事件上传，有效防范外部人员闯入，达到高效率监督监管。
该算法可根据实际需求构建工作服数据库，提高场景应用的匹配性，该功能需实现与“人脸库”操作类似，上传工服样式后，调用该算法时进行匹配相应数据库即可，可支持上传至少10种工服样式，适用于建筑工地，企业工厂、酒店厨房等场景。
2）算法约束：
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算法支持自定义选择全身工服模式或者半身工服模式；
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检测目标在1080P图像中的分辨率应大于等于30*30像素；
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告警事件持续时间不低于3s，人在相机拍摄范围内3S以上；
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目标遮挡不超过50%；
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仅支持全彩图像，不支持黑白模式。
3）算法指标：
视频分析网关在1080P的分辨率目标不小于30*30的像素前提下，查全率≥90%，查准率≥95%。
未来，视频分析技术将朝着更加智能化、网络化和场景化的方向发展。一方面，随着算法的不断优化和硬件性能的提升，视频分析系统将更加精准地识别和分析复杂场景中的目标行为，提高报警的准确性和及时性。另一方面，视频分析技术将与云计算、大数据等先进技术深度融合，实现跨平台、跨区域的视频资源共享与协同分析，为智慧城市、平安城市等建设提供强有力的技术支撑。
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