BVS安全帽人脸闸机识别系统

2024-02-09 05:10

本文主要是介绍BVS安全帽人脸闸机识别系统,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

近年来在建筑工地因施工人员复杂,工程工期紧,作业环境差 ,施工过程危险源多,作业人员的安全意识偏低,安全事故时有发生,给施工企业造成不同程度的经济和财产损失。纵观其原因,就是安全责任不明确,安全监督管理制度不健全,尤其是施工现场管理存在漏洞,缺乏有效的安全防护措施。

 

 

 

随着时代的发展,传统的管理方式已经无法满足日益增长的需求,我们需要先进的技术来解决这一大难题。

 

 

 

BVS安全帽人脸闸机识别系统能最大程度保证验证结果的精准度,对安全生产区域内部员工通行安全性及提高效率,提升安保级别及规范管理,同时可以大大减轻管理人员的工作量。安全生产区域用安全帽人脸识别闸机更方便对工人的进出安全帽佩戴管理,既提高了工作效率,又避免了冒用他人身份通行的行为发生,可防止外来人员闯入盗取破坏施工区域财产,还可以通过连接考勤系统实现自动生成考勤数据报表。

 

 

 

BVS安全帽人脸闸机识别系统是在硬件闸机的基础上,增加了安全帽佩戴识别和人脸面部识别模块,通过采集访客面部信息,经过一定的智能视频图像分析算法处理判断出访问权限,若工作人人员未佩戴安全帽将会禁止通行,并给出语音提示,当人员按要求佩戴安全帽才允许进入。

在各种建筑工地现场部署 安全帽人脸闸机识别系统,可实时检测工人是否按照要求做好安全防范措施作业。真正做到安全生产信息化管理,做到事前预防事中常态监测,事后规范管理,有效预防事故的发生。


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/31529323/viewspace-2222180/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/31529323/viewspace-2222180/

这篇关于BVS安全帽人脸闸机识别系统的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/693213

相关文章

[数据集][目标检测]人脸口罩佩戴目标检测数据集VOC+YOLO格式8068张3类别

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):8068 标注数量(xml文件个数):8068 标注数量(txt文件个数):8068 标注类别数:3 标注类别名称:["face_with_mask","face_without_mask","mask"] 每个类别

【数据应用案例】卡通人脸检测

案例来源:@将门创投 案例地址: https://mp.weixin.qq.com/s/rze_vnSRriQ5tIzMd-bDug 1. 卡通人脸检测的用处 1)搜索引擎检索 2)通过识别与语音合成帮助视障用户享受卡通作品 3)内容控制和审查的一部分 2. 数据集:IIIT-CFW卡通数据集,包含8928张带标记卡通人脸图像,

Python--基于OpenCV数据集的人脸定位和识别

就是调个库,没什么好说的。上代码: 事前准备: python安装两个库。 pip install opencv-pythonpip install opencv-contrib-python 到cv2文件夹下取出三个文件,复制到工作区: haarcascade_frontalcatface.xmlhaarcascade_frontalcatface_extended.xmlhaarca

人机交互系统中的人脸讲话生成系统调研

《Human-Computer Interaction System: A Survey of Talking-Head Generation》 图片源:https://github.com/Yazdi9/Talking_Face_Avatar 目录 前言摘要一、背景介绍二、人机交互系统体系结构2.1. 语音模块2.2. 对话系统模块2.3. 人脸说话动作生成 三 人脸动作生成1 基

深度学习——基于MTCNN算法实现人脸侦测

这里写目录标题 先看效果 MTCNN主体思想级联网络图像金字塔IOU算法iou 公式 nms 算法数据生成celeba 数据代码训练代码侦测代码总结 先看效果 MTCNN 从2016年,MTCNN算法出来之后,属实在工业上火了一把,最近尝试着把论文代码复现了一下。 主体思想 级联网络 ** 这篇论文属于一篇多任务级联卷积神经网络,如图,利用P、R、O

LabVIEW焊缝视觉识别系统

随着自动化技术的发展,焊接工艺也在向智能化和自动化转型。介绍了一种基于LabVIEW开发的自动化焊接机器人视觉识别系统,用于提高焊接质量和效率,特别适用于复杂或危险环境下的操作。 项目背景 在传统焊接工艺中,焊接质量和效率受到人为操作的限制,且在危险或复杂环境中的应用存在安全风险。能自动识别焊缝位置并精确执行焊接任务的机器人系统,既可以提高生产效率,又能确保操作安全。 系统组成及

人脸表情识别/情绪识别的参考参数及相关开源产品汇总

gFace表情识别参数: 情绪指标 基本情绪种类:joy高兴, anger愤怒, surprise惊讶,fear害怕, sadness 悲伤, disgust厌恶, contemp轻蔑高级情绪:沉浸程度 engagement, valence心理效价(积极消极); 表情指标 表情指标数量:10个 表情指标种类: relaxed放松, smile:微笑, laughing大笑,Wink示意, s

人脸静态活体检测(高精度版) API 对接说明

人脸静态活体检测(高精度版) API 对接说明 本文将介绍人脸静态活体检测(高精度版)API 对接说明,它可用于对用户上传的静态图片进行防翻拍活体检测,以判断是否是翻拍图片。 接下来介绍下 人脸静态活体检测(高精度版) API 的对接说明。 申请流程 要使用 API,需要先到 人脸静态活体检测(高精度版) API 对应页面申请对应的服务,进入页面之后,点击「Acquire」按钮,如图所示:

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述 目标 本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统,利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本,在保证较高精度的同时,能够提供更快的检测速度,非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。 技术栈 深度学习框架:PyTorch目标检测算法:YOLOv4-tiny编程语言:Python硬件加速:G

YOLOv5课堂行为识别系统+GUI界面

课堂行为检测 gui/课堂行为识别系统/YOLOv5课堂行为识别/ yolov5/opencv/计算机视觉/python程序/深度学习/pytorch 数据集+标注/配置好环境程序可直接运行/带UI界面/代码+数据集/代码+数据集 [功能]图片识别/视频识别/摄像头识别 损失/准确率等数据可在tensorboard中查看 [种类]可识别hand-raising/reading/writi