算法介绍
“车辆跨界”算法是基于深度学习框架的一种图像识别技术,通过大量数据进行训练,能够准确地识别车辆是否越界。有些区域不能让车辆靠近,尤其是危化品区域,车辆跨界可能会导致严重的安全隐患。
“车辆跨界”算法主要通过分析视频流数据,通过对各类车型、ROI区域精准分析,判断车辆是否越过预设的边界线,一旦发现车辆跨界立即发出告警。
所需算法:车辆识别算法、车辆跟踪算法、ROI区域
功能原理
图像采集:划定ROI区域(即禁止停车区域),并设定跟踪时间,通过视频监控系统,实时采集视频流数据,对目标区域进行监测。
边界线设定:根据实际需求,在监控画面中预设边界线。
越界判断:根据车辆特征和预设边界线,判断车辆是否越界。
预警机制:当监测到车辆后进行跟踪,跟踪时间超过设定时间,系统将立即启动预警机制,通知相关人员采取措施。
应用场景
应用于工厂、车间、仓储、危化品区域等禁止车辆越过道路边界或非法闯入禁行区域。
核心作用
提高安全:通过实时监测,能够及时发现并阻止潜在的安全威胁。
提高效率:自动化监测可减少人力投入,提高安全管理的效率。
智能决策:通过大数据分析,可为企业和组织在安全管理方面提供智能决策支持。例如,根据监测数据预测潜在的威胁,提前做好防范措施。
预警功能:通过对车辆越界的实时监测和预警机制,能够将潜在的安全隐患及时传达给相关人员,从而迅速做出反应。
可追溯性:通过对监测数据的存储和分析,企业和组织可以实现对车辆越界安全事件的追溯和回溯,为事件处理和责任追究提供有力支持。
节约成本:采用“车辆跨界”算法可以降低人力成本和物资投入,同时减少因人为因素导致的误判和漏判情况,为企业和组织节约不必要的开支。
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