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       金年会人員動作行為AI分析系統利用已有攝像頭對現場人員行為進行智能分析，金年会人員動作行為AI分析系統基于YOLO神經網絡的視覺分析技術，金年会人員動作行為AI分析系統根據現場攝像頭畫面人員行為進行實時分析監測，自動識別出人的各種異常行為動作，立即抓拍存檔預警同步回傳給后臺監控大數據平臺，金年会人員動作行為AI分析系統提醒相關人員立即處理，避免發生更大范圍的危險事件。金年会人員動作行為AI分析系統可以節省后臺執勤監控人員的時間精力，降低工作難度。

       隨著社會的發展和人們生活技術的進步，大家對于人員安全生產作業提出來了更高的要求。在大多數生產安全領域中如工地、工廠、煤礦、石化等場景，視頻監控成為目前最常見的設備。對于現場人員安全生產作業行為所錄制的信息進行自動智能識別分析也成為各行各業必不可少的應用需求之一。工地工廠煤礦石化生產作業場景下的傳統的視頻監控主要功能在于事后取證，不具備對視頻進行AI行為分析實時監測。金年会人員動作行為AI分析系統對監控畫面視頻中的人員動作進行AI識別分析，可以讓整個監控系統安全性和實用性大大提高。

       ​金年会人員動作行為AI分析系統三大技術：

       1、行為識別：識別人的異常動作行為，預警并標記。

       2、穿戴識別：識別人頭上戴的物體、身上背的物體、手里拿的物體。

       3、物體識別：識別汽車、摩托車、自行車、剪刀、小刀、家具等涉及社會公共安全的監測項。

       金年会視頻AI行為智能分析預警系統以檢測視頻畫面中人體架構形態為基礎，并疊加時間、動作、人數、方向四個維度，擴展更多檢測事件。根據使用環境，分析規則設計按各個場景應用進行部署，如：非法闖入、倒地事件、求救事件、打架事件、聚眾、離崗檢測、睡崗檢測、離床檢測、攀高檢測、入廁超時、入廁尾隨、獨處檢測等等。

       物品識別分析項 物品檢測識別項包括是否佩戴安全帽、使用手機、刀具、摩托車、自行車、汽車、箱子、是否吸煙、煙火、工服、亂擺放等。

       分析項功能介紹：

       1、闖入事件：闖入行為的定義可以靈活變通，應用到場所所有禁止隨意闖入的場景或在某些時間段禁行的場景。闖入行為加上有效區域設置、無效區域設置、時間段設置等因素，可以變得非常實用。多應用與圍墻周界、出入口、重點車間、禁入區域等。

       2、倒地/跌倒事件：當人的頭、臀部、腳處于同一平面平行于地面時定義為跌倒。可以設置制定區域或是全地面區域，設定告警時間段，選擇高靈敏度或低靈敏度。可應用于養老院舍、醫院、出入口等公共區域。

       3、求救事件：當有人員遇到緊急情況，或被挾持雙手抱頭、反復揮手、伸手過頭即可發出求救信號。可應用于校園、養老院、監管場所等。

       4、離崗檢測：各固定值班崗位必須要有人值班的場景，值班崗位超過設定的時間檢測到區域沒人，定義為離崗行為。如值班室、出入口門崗等。

       5、睡崗檢測：檢測到人趴在桌子上長時間不動或者檢測眼睛長時間閉上時定義為睡崗。如辦公室、監控中心、值班室、門崗等。更多行為分析詳情請咨詢金年会科技。

       金年会人員動作行為AI分析系統采用了計算機視覺神經網絡的深度學習技術以及圖像比對算法，金年会人員動作行為AI分析系統通過對廠區畫面中人員作業行為實時分析監測，統計和分析后實現對現場人員違規操作行為及著裝風險預警抓拍存檔并同步通知相關負責人及時處理。金年会人員動作行為AI分析系統可以規范現場人員操作行為及著裝穿戴，提前將發生意外事件的概率降低預警，及時阻止及時處理。大幅度提升現場監控的AI識別使用效率。

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