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;;01 项目背景;01;;01;?;巡查APP 利用人员运动轨迹定位布防地铁沿线各安保区;面临的局限性;01;02 三种视频巡查模式;;;;03 AI图像识别技术;;03 AI图像识别技术;基于目标物体的图像特征、配合大量的数据训练，实现具有更高纬度的计算机 视觉分类器;训练好的检测分类器经过裁剪，部署到服务端用于实际业务场景
——深度学习可实现端到端的识别分析;04 项目实施的特点;巡查方式：无人机固定高度80米飞行航拍；
巡逻分两种方式：1.摄像头垂直往下拍摄，2.摄像头倾斜15-30度； 进行垂直和倾斜巡逻录制视频，确保全方位检测到。
识别内容：钻机、打桩机、挖掘机。
不可识别情况：台风、雨天、大雾等天气不作为方案考虑范畴。
预期识别效果：对“识别内容”，识别准确率80%以上。
方案优势：4K画面清晰质量高、可见区域无遮挡，基于自动白平衡， 可减弱环境光的影响、识别目标完整。
项目难点：1. 俯视拍摄中，目标物体与工地主体颜色（泥土颜色）相 近；
小型机械目标较小可能识别率不高（中小型机械可通过 车载云台视频巡查方式解决）;
总体可用训练数据量有限。;巡查方式：将两个车载摄像头，安装在车的两侧，摄像头距离地面2.6米高， 车速低于50km/h，巡查拍摄两侧视频数据，AI算法将分析是否 有目标物体出现。
识别内容：施工人员常见反光衣、施工人员常用安全帽、堆土、“雪糕桶”， 非遮挡下的小型推土机，非遮挡下小型钻机。
预期识别效果：对“识别内容”，识别准确率80%以上。
方案优势：识别的物体较大且清晰。
项目难点：1. 识别目标可能不完整；
工地围栏可能导致目标设备无法被完整录入视频；
夜间作业情况可能影响识别准确率；
摄像头随车移动可能造成画面模糊；
实时识别对硬件计算资源要求较高。;巡查方式：云台固定运行模式，获取不同焦距和不同角度的图片，进而对重型 器械进行识别。
识别内容：钻机、打桩机、挖掘机。
预期识别效果：对“识别内容”，识别准确率80%以上。
方案优势：环境相对稳定，图片清晰。识别目标较完整。
项目难点：对于非正常环境（例如雨天和晚上），需要 系统过滤掉相应的干扰因素。;基于视??监控+AI视频分析技术实现施工安全管控智能监测;05 项目综述及展望;05 项目综述及展望;;
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