一、 安全帽检测

应用场景一：

用于施工作业面，可对该区域的人员是否佩戴安全帽进行自动识别

      特点：

1、 能适应作业面场景复杂，钢筋、防护网等干扰因素多、人员比例小等特殊环境

2、 能适应各种类型、各种颜色的安全帽

3、 能适应人员作业时弯腰、下蹲、低头等不同姿势、不同着装

4、 能适应光线、天气、摄像头视角等因素的变化

5、 识别精确率95%以上

6、 识别速率大于20fps

应用场景二：

用于人员通道，可对该区域的人员是否佩戴安全帽进行自动识别

      特点：

1、 实时识别

2、 能适应人员结伴同行、扎堆等情况

3、 能适应人员走动、背面、侧面等不同姿势

4、 能适应光线、天气、摄像头视角等因素的变化

5、 识别精确率95%以上

6、 识别速率大于20fps

二、 反光衣检测

应用场景：

结合现场摄像头，可自动检测人员是否穿着反光衣

特点：

1、 识别精确率95%以上

2、 识别速率大于25fps

3、 对光线、天气、摄像头视角等因素适应性强

三、 车辆检测

应用场景：

用于车辆出入口，可识别进出工地车辆类型，支持运渣车车牌识别以及是否冲洗的检测。

特点：

1、 实时动态识别

2、 支持运渣车、罐车以及非移动机械的车型识别

3、 支持检测运渣车是否进行了冲洗，包括设备冲洗和人工冲洗

四、 裸土覆盖

应用场景：

基于图像处理和卷积神经网络算法，结合现场摄像头，能自动检测工地现场裸土区域是否进行了覆盖。

特点：

1、 对检测区域形状无限制

2、 识别精确率90%以上

3、 识别速率大于25fps

4、 对光线、天气、摄像头视角等因素适应性强

五、 区域闯入检测

应用场景：

基于目标检测技术以及关键点识别技术，结合现场摄像头，实时检测危险区域是否有人员越界。

特点：

1、 对危险区域形状无限制

2、 识别精确率95%以上

3、 识别速率大于25fps

4、 对光线、天气、人员着装、人员姿态、摄像头视角等因素适应性强

六、 陌生人识别

应用场景：

结合实名制信息，利用人员通道的现场摄像头，自动检测是否有陌生人进入工地

特点：

1、 支持多人同时检测

2、 识别精确率95%以上

3、 识别速率大于25fps

4、 对光线等因素适应性较强

七、 基坑积水

应用场景：

利用图像处理等技术，通过工地现场摄像头采集照片，适用于检测基坑等区域是否有积水。

特点：

1、 识别精确率80%以上

2、 识别速率大于25fps

3、 对光线、天气、摄像头视角等因素适应性强

八、 电瓶车检测

应用场景：

利用目标检测技术，通过现场摄像头，实时检测工地、小区、楼道等区域是否有电瓶车出现

特点：

1、 识别精确率95%以上

2、 识别速率大于25fps

3、 对光线、天气、摄像头视角等因素适应性强

九、 高空抛物识别

应用场景：

利用目标跟踪、卡尔曼滤波等技术，结合现场摄像头，对高空抛物进行自动检测。