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矿用架空乘人装置智能AI监测控制系统
所属分类：
架空乘人装置（猴车）智能AI安全监测控制系统
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(一)系统设计
本系统采用机器视觉和人工智能技术,设计开发智能化预警和监控系统。系统包括计算平台、视频管理平台和应用平台三个层面。
服务器选用自主研发的鲲鹏服务器
AI运算处理卡Atlas 300V 推理卡,采用昇腾310芯片，满足百亿次运算的要求
存储子系统使用分布式存储产品,采用全闪存架构,单盘最大支持15.36TB
流媒体服务自研基于FFmpeg的分布式流媒体处理框架
模型训练部署基于华为ModelArts框架
视频管理模块实现视频流的搜索、时移回放、存储和录制计划管理。
AI算法模块、基础支撑模块、协议处理模块 三者合一
应用子系统主要通过智能视频分析算法实现车辆偏离轨道、人员近距离接触、安全帽检测、携带物品超出等监测功能。
(二)关键技术设计
AI 模型训练关键流程包括数据集准备、网络架构设计、模型训练优化和模型测试部署四大部分。
目标检测是计算机视觉的关键任务之一,目的是在图像或视频中准确识别不同类别的目标,并给出其空间坐标位置。
人体姿态估计是人体偏移等安全场景的重要任务之一,目的是从图像或视频中准确预测人体的关节位置,估计人体姿态。
(三)主要业务功能
AI应用场景1：钢丝绳跑偏智能监测 采用目标检测与跟踪算法,提取钢丝绳在视频流中的位置坐标,判断坐标是否偏离预设的正常范围。
AI应用场景2：上车、下车位置的智能监测 通过智能视频分析采用目标识别监测乘车人员的上车位置是否符合要求。当监测到乘客不在指定上车区域内时,会自动识别并判定为违规上车行为。
AI应用场景3：安全帽佩戴智能监测 通过智能视频监测,可以实时分析工作人员是否正确佩戴安全帽。使用人脸检测与安全帽识别算法,判断安全帽的佩戴情况。
AI应用场景4：乘车距离智能监测 通过智能视频分析监测乘车人员之间的距离是否过近。使用人体检测与跟踪算法,实时分析相邻乘客之间的距离。
AI应用场景5：乘坐人员的偏摆幅度智能监测 通过智能视频分析监测乘坐人员的偏摆幅度是否异常。采用人体姿态估计算法,实时分析乘客的倾斜角度。
AI应用场景6：携带物品超出智能监测 采用目标识别和尺寸测量算法,实时分析物品的大小和形状,通过智能视频分析检测携带物品是否超出限制。
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