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水库监管AI视觉算法与边缘计算盒子

01

河道周围垃圾堆放

场景描述:基于河道漂浮物容易通过水流的影响,被推在河道周围的岸边,因此通过对河道周围的垃圾堆放24h实时识别,目的提高治理河道垃圾的时效性且减少环保工人的工作量

适用场所:适用白天或夜间光照良好情况下,识别河道周围垃圾堆放的场景

模型+后处理:河道垃圾检测

摄像头:

分辨率:1K及以上,4K及以下

目标图像:垃圾

目标最小像素值:每1K分辨率75*75像素以上

光照条件:

照度:90lux≤照度≤1200lux

光照类型:彩色可见光

最小像素监测距离极限(米):          

2.8mm4mm6mm8mm
9m13m20m27m

算法效果图:

02

河道漂浮物识别

场景描述:识别河道场景下,水表面是否有漂浮物(生活垃圾、水浮莲植物等),通过算法24h识别,目的提高治理河道垃圾的时效性且减少环保工人的工作量

适用场所:适用白天或夜间光照良好情况下,识别河道漂浮物的场景

模型+后处理:河道漂浮物检测

摄像头:

分辨率:1K及以上,4K及以下

目标图像:河道漂浮物

目标最小像素值:每1K分辨率75*75像素以上

光照条件:

照度:90lux≤照度≤1200lux

光照类型:彩色可见光

最小像素监测距离极限(米):          

2.8mm4mm6mm8mm
9m13m20m27m

算法效果图:

03

区域入侵

场景描述:周界传统采用红外对射,误报较高,因此引入区域入侵算法,可去除动物、树叶等其他因素干扰,识别电子围栏或禁止闯入区域内的人员非法闯入异常行为。此外重点区域禁止有人靠近也可以采用该算法

适用场所:水库周边有周界防范、重点区域的防范需求,用于白天,夜间补光情况下的监控视角;通常是需要保证某些区域禁止人员进入/闯入/作业的场景

模型+后处理:行人检测+ROI区域划线

摄像头:

分辨率:1K及以上,4K及以下

目标图像:人形

目标最小像素值:每1K分辨率75*75像素以上

光照条件:

照度:90lux≤照度≤1200lux

光照类型:彩色可见光

最小像素监测距离极限(米):          

2.8mm4mm6mm8mm
9m13m20m27m

算法效果图:

04

垂钓动作识别

场景描述:通过检测人和钓鱼竿是否有交集,且长时间不动,来判定是否有人违规钓鱼

适用场所:适用白天情况下,检测岸边垂钓人是否违规钓鱼的场景

模型+后处理:行人检测、鱼竿检测+ROI

摄像头:

分辨率:1K及以上,4K及以下

目标图像:人员、鱼竿

目标最小像素值:每1K分辨率75*75像素以上

光照条件:

照度:90lux≤照度≤1200lux

光照类型:彩色可见光

最小像素监测距离极限(米):          

2.8mm4mm6mm8mm
9m13m20m27m

算法效果图:

05

无人机视角游泳检测

场景描述:水库因水深危险,明确禁止在水库游泳,推出无人机视觉游泳检测,一旦识别到有人游泳则报警

适用场所:适用在室外光照良好情况下,适用严禁游泳或寻找人员漂流在大海等的场景

模型+后处理:河道检测+游泳检测

摄像头:

分辨率:1K及以上,4K及以下

目标图像:游泳人员

目标最小像素值:每1K分辨率75*75像素以上

光照条件:

照度:90lux≤照度≤1200lux

光照类型:彩色可见光

最小像素监测距离极限(米):          

2.8mm4mm6mm8mm
9m13m20m27m

http://www.kler.cn/a/157219.html

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