在當(dāng)今智能化快速發(fā)展的時(shí)代，AI防爆型攝像機(jī)以其獨(dú)特的防爆性能和智能分析能力，在諸多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。因?yàn)锳I防爆攝像機(jī)具備了前端分析能力，所以在一些無(wú)網(wǎng)無(wú)電的環(huán)境下需要進(jìn)行AI分析就變得更可行了，通過(guò)4G或Wifi加太陽(yáng)能的方式，不但能夠快速部署、移動(dòng)分析，只需要把分析結(jié)果上報(bào)到云端或本地存儲(chǔ)就可以了，解決了后端分析對(duì)網(wǎng)絡(luò)和電源的依賴，同時(shí)也完全解決了因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)原因?qū)е碌囊曨l數(shù)據(jù)丟失而引發(fā)的誤報(bào)和報(bào)警不及時(shí)的問(wèn)題。這些攝像機(jī)不僅能夠在易燃易爆環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，還通過(guò)嵌入各種先進(jìn)的AI算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景的深度解析和高效管理。那么，AI防爆型攝像機(jī)究竟包含了哪些算法？它們能否同時(shí)運(yùn)行多種算法呢？本文將對(duì)此進(jìn)行詳細(xì)探討。

一、AI防爆型攝像機(jī)的核心算法

AI防爆型攝像機(jī)的核心在于其內(nèi)置的多種智能算法，這些算法通過(guò)深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景的智能識(shí)別、分析和預(yù)警。具體來(lái)說(shuō)，AI防爆型攝像機(jī)通常包含以下幾種主要算法：

1. 目標(biāo)檢測(cè)算法

目標(biāo)檢測(cè)算法是AI防爆型攝像機(jī)的基礎(chǔ)算法之一。它使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），來(lái)學(xué)習(xí)和提取圖像中的特征，以檢測(cè)和分類目標(biāo)。常見的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。這些算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別出監(jiān)控場(chǎng)景中的物體，如人員、車輛等，并對(duì)其進(jìn)行分類和標(biāo)記。在防爆環(huán)境中，目標(biāo)檢測(cè)算法可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)潛在的危險(xiǎn)目標(biāo)，為預(yù)警和應(yīng)對(duì)提供有力支持，下面介紹幾種目標(biāo)檢測(cè)算法：

安全帽檢測(cè)： 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)時(shí)識(shí)別工人是否佩戴安全帽，未佩戴時(shí)觸發(fā)聲光報(bào)警并記錄違規(guī)行為，準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上

行車不行人： 在車輛通行區(qū)域識(shí)別行人與車輛的交互狀態(tài)，避免人車混行引發(fā)的安全事故（需結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)與行為分析算法），在目標(biāo)檢測(cè)的同時(shí)，檢測(cè)目標(biāo)移動(dòng)方向和速度，通過(guò)參數(shù)設(shè)置可以檢測(cè)人車對(duì)向行駛才報(bào)警，人車對(duì)象同時(shí)移動(dòng)才報(bào)警等不同情景。

2. 人體識(shí)別算法

人體識(shí)別算法是AI防爆型攝像機(jī)在安防領(lǐng)域的重要應(yīng)用。通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)視頻圖像進(jìn)行智能分析識(shí)別，人體識(shí)別算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體目標(biāo)的精確檢測(cè)和跟蹤。在防爆環(huán)境中，這種算法能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)人員的活動(dòng)軌跡和行為特征，當(dāng)檢測(cè)到異常行為或人員入侵時(shí)，立即發(fā)出預(yù)警信息。此外，人體識(shí)別算法還可以結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)特定人員的識(shí)別和追蹤。

人員逗留檢測(cè) ：核心目標(biāo)是判斷某個(gè)區(qū)域內(nèi)的人員是否長(zhǎng)時(shí)間停留，并通過(guò)算法觸發(fā)預(yù)警或記錄。人員逗留檢測(cè)一般分為以下幾個(gè)步驟：(1).目標(biāo)檢測(cè)：識(shí)別視頻或圖像中的人員。(2).目標(biāo)跟蹤：持續(xù)跟蹤同一人員的位置和軌跡。(3).時(shí)間序列分析：統(tǒng)計(jì)人員在特定區(qū)域的停留時(shí)長(zhǎng)。(4).規(guī)則判定：根據(jù)預(yù)設(shè)閾值判斷是否為“逗留”。

靜止超時(shí)： 系統(tǒng)設(shè)置超時(shí)時(shí)間，系統(tǒng)檢測(cè)到畫面中有人時(shí)，并且人員移動(dòng)的幅度較少時(shí)，系統(tǒng)開始計(jì)時(shí)，當(dāng)同一個(gè)人在畫面中持續(xù)靜止的時(shí)間超過(guò)設(shè)定時(shí)間時(shí)，系統(tǒng)第一時(shí)間產(chǎn)生報(bào)警并通知相關(guān)人員。

本功能預(yù)防在一些特殊場(chǎng)景中人員出現(xiàn)暈倒或意外時(shí)，配合系統(tǒng)的短信及電話通知，能第一時(shí)間通知到相關(guān)人員，預(yù)防事態(tài)的進(jìn)一步嚴(yán)重化

靜止超時(shí)AI算法的核心在于通過(guò)智能化的監(jiān)控和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)人員狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。其基本工作原理如下：

（1）系統(tǒng)設(shè)置超時(shí)時(shí)間： 根據(jù)不同的工作場(chǎng)景和安全要求，系統(tǒng)預(yù)先設(shè)置一個(gè)靜止超時(shí)時(shí)間。這個(gè)時(shí)間通常根據(jù)人員在正常工作情況下的活動(dòng)規(guī)律來(lái)確定，以便在異常情況下及時(shí)產(chǎn)生報(bào)警。

（2）監(jiān)控畫面中人員狀態(tài)： 在監(jiān)控區(qū)域內(nèi)，系統(tǒng)通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)捕捉畫面，并對(duì)畫面中的人員進(jìn)行識(shí)別和跟蹤。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到畫面中有人員出現(xiàn)時(shí)，開始對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控。

（3）檢測(cè)人員移動(dòng)幅度： 系統(tǒng)通過(guò)圖像處理技術(shù)分析人員的移動(dòng)幅度。如果檢測(cè)到某個(gè)人員的移動(dòng)幅度較小，系統(tǒng)會(huì)開始計(jì)時(shí)，記錄該人員靜止的持續(xù)時(shí)間。

（4）超時(shí)報(bào)警： 當(dāng)同一個(gè)人在畫面中持續(xù)靜止的時(shí)間超過(guò)預(yù)設(shè)的超時(shí)時(shí)間時(shí)，系統(tǒng)會(huì)第一時(shí)間發(fā)出報(bào)警信號(hào)。通過(guò)短信和電話通知相關(guān)人員，以便迅速采取措施。

3. 行為識(shí)別算法

行為識(shí)別算法是AI防爆型攝像機(jī)的又一重要功能。它通過(guò)分析人體的運(yùn)動(dòng)軌跡和行為特征，可以識(shí)別出各種異常行為，如奔跑、摔倒、打斗等。在防爆環(huán)境中，這些異常行為往往預(yù)示著潛在的危險(xiǎn)，因此行為識(shí)別算法能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)警。同時(shí)，行為識(shí)別算法還可以用于監(jiān)控人員的日常工作狀態(tài)，提高工作效率和安全性。

人員下井識(shí)別： 系統(tǒng)對(duì)下井人員進(jìn)行識(shí)別并統(tǒng)計(jì)，每下井一個(gè)人員就產(chǎn)生一次告警記錄，并根據(jù)上級(jí)平臺(tái)的要求，生成告警短視頻和圖片，對(duì)礦山每天下井人數(shù)進(jìn)行上報(bào)。

本算法是上級(jí)監(jiān)管單位對(duì)相應(yīng)礦山的生產(chǎn)規(guī)模和每天下井人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和對(duì)比，防止礦山超產(chǎn)及停產(chǎn)礦違規(guī)生產(chǎn)等。

離崗識(shí)別： 結(jié)合人臉識(shí)別或姿態(tài)分析，監(jiān)測(cè)特定崗位人員的離崗行為，適用于需要持續(xù)值守的場(chǎng)景（如控制室、危險(xiǎn)作業(yè)區(qū)）。

4. 物體識(shí)別算法

除了人體和行為識(shí)別外，AI防爆型攝像機(jī)還具備物體識(shí)別能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，攝像機(jī)可以準(zhǔn)確識(shí)別出監(jiān)控場(chǎng)景中的各種物體，如設(shè)備、工具等。在防爆環(huán)境中，這種算法可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)物體的位置和狀態(tài)，當(dāng)檢測(cè)到物體異常移動(dòng)或損壞時(shí)，立即發(fā)出預(yù)警信息。此外，物體識(shí)別算法還可以用于設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，提高設(shè)備的可靠性和安全性。

自救器檢測(cè)： 下井人員必須佩戴自救器，AI智能分析算法首先判斷畫面中是否出現(xiàn)人員，其次識(shí)別畫面中的自救器，再判斷自救器是否在人員的識(shí)別區(qū)域內(nèi)或相交，只有自救器識(shí)別框與人員識(shí)別框存在一定的相交或包含關(guān)系時(shí)，才屬于該人員佩戴了自救器，避免多人下井時(shí)有人佩戴，有人未佩戴而出現(xiàn)的漏報(bào)情況，而且系統(tǒng)支持設(shè)置持續(xù)檢測(cè)時(shí)間，在持續(xù)時(shí)間內(nèi)未檢測(cè)到自救器才告警，避免因角度不對(duì)未檢測(cè)到自救器的情況，智能預(yù)警平臺(tái)一旦檢測(cè)到下井人員沒有佩戴自救器，立即將報(bào)警信息推送至調(diào)度指揮中心，并通過(guò)短信、電話通知到相關(guān)負(fù)責(zé)人。此AI識(shí)別功能限定在最多1個(gè)固定位置攝像頭，推薦攝像頭位置：副井口入口，要求畫面清晰，攝像機(jī)對(duì)著自救器佩戴面安裝，避免人員經(jīng)過(guò)時(shí)畫面中自救器被身體遮擋的情況。

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未戴自救器檢測(cè)AI算法通過(guò)攝像頭對(duì)井下作業(yè)人員進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并利用圖像識(shí)別技術(shù)檢測(cè)自救器的佩戴情況。其基本工作原理如下：

人員檢測(cè)： 首先，系統(tǒng)通過(guò)攝像頭捕捉井下作業(yè)人員的圖像，并利用人員檢測(cè)算法識(shí)別畫面中出現(xiàn)的人員。這一步驟確保系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確定位每一位下井人員。

自救器檢測(cè)： 在檢測(cè)到人員后，系統(tǒng)進(jìn)一步識(shí)別畫面中的自救器。自救器通常具有明顯的特征，如形狀和顏色，算法會(huì)基于這些特征進(jìn)行識(shí)別。

佩戴判斷： 系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算自救器識(shí)別框與人員識(shí)別框的空間關(guān)系，判斷自救器是否被佩戴。只有當(dāng)自救器識(shí)別框與人員識(shí)別框存在一定的相交或包含關(guān)系時(shí)，系統(tǒng)才認(rèn)為該人員佩戴了自救器。這一步驟可以有效避免多人下井時(shí)出現(xiàn)有人佩戴、有人未佩戴而導(dǎo)致的漏報(bào)情況。

持續(xù)檢測(cè)與告警： 系統(tǒng)支持設(shè)置持續(xù)檢測(cè)時(shí)間，以避免因角度不對(duì)等原因未檢測(cè)到自救器的誤報(bào)情況。當(dāng)在設(shè)定的持續(xù)時(shí)間內(nèi)未檢測(cè)到某人員佩戴自救器時(shí)，系統(tǒng)會(huì)立即發(fā)出報(bào)警，并將信息推送至調(diào)度指揮中心，同時(shí)通過(guò)短信和電話通知相關(guān)負(fù)責(zé)人。

皮帶異物監(jiān)測(cè)： 皮帶異物監(jiān)測(cè)是在皮帶的上方適當(dāng)位置安裝攝像機(jī)，平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)輸皮帶上運(yùn)輸?shù)拿毫鞅砻娴拇竺簤K、錨桿、鉆桿、煤矸石、木板、鐵棍等進(jìn)行實(shí)時(shí)分析監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)大于某規(guī)定體積的煤塊、長(zhǎng)度大于某尺寸的桿狀物體進(jìn)行預(yù)警，并抓圖報(bào)警。

5. 相似度匹配算法

相似度匹配算法是AI防爆型攝像機(jī)在圖像搜索和人臉識(shí)別等領(lǐng)域的重要應(yīng)用。它能夠在不同的圖像中尋找相似的物體或場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)圖像的快速檢索和比對(duì)。在防爆環(huán)境中，這種算法可以用于人員的身份驗(yàn)證和追蹤，提高安防系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，相似度匹配算法還可以用于圖像的自動(dòng)分類和歸檔，提高監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的管理效率。

二、AI防爆型攝像機(jī)的算法并行運(yùn)行能力

在實(shí)際應(yīng)用中，AI防爆型攝像機(jī)通常需要同時(shí)運(yùn)行多種算法，以滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的監(jiān)控需求。那么，這些算法能否在攝像機(jī)中并行運(yùn)行呢？答案是肯定的。

1. 硬件支持

AI防爆型攝像機(jī)通常配備高性能的處理器和內(nèi)存等硬件資源，以確保各種算法的高效運(yùn)行。這些硬件資源不僅支持單個(gè)算法的快速處理，還能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)算法的并行運(yùn)行。通過(guò)合理的資源分配和調(diào)度，攝像機(jī)可以在保證性能的同時(shí)，滿足多種算法同時(shí)運(yùn)行的需求。

2. 算法優(yōu)化

為了實(shí)現(xiàn)算法的并行運(yùn)行，AI防爆型攝像機(jī)還需要對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。這包括算法的并行化處理、資源占用優(yōu)化等方面。通過(guò)采用先進(jìn)的并行計(jì)算技術(shù)和算法優(yōu)化方法，攝像機(jī)可以進(jìn)一步提高算法的運(yùn)行效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，算法優(yōu)化還可以降低攝像機(jī)的功耗和成本，提高其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

3. 場(chǎng)景適應(yīng)性

在實(shí)際應(yīng)用中，AI防爆型攝像機(jī)需要根據(jù)不同的監(jiān)控場(chǎng)景和需求，選擇合適的算法進(jìn)行運(yùn)行。這要求攝像機(jī)具備強(qiáng)大的場(chǎng)景適應(yīng)性和靈活性。通過(guò)采用模塊化的算法設(shè)計(jì)和可配置的算法庫(kù)，攝像機(jī)可以根據(jù)用戶需求進(jìn)行定制化和擴(kuò)展性開發(fā)，實(shí)現(xiàn)多種算法的靈活組合和并行運(yùn)行。

4. 實(shí)際應(yīng)用案例

以礦用AI人員入侵本安型防爆攝像頭為例，該攝像頭嵌入了AI人體識(shí)別算法，能夠?qū)θ梭w目標(biāo)特征進(jìn)行檢測(cè)分析識(shí)別預(yù)警。在實(shí)際應(yīng)用中，該攝像頭可以同時(shí)運(yùn)行人體識(shí)別、行為識(shí)別等多種算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦工活動(dòng)軌跡的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。當(dāng)有礦工進(jìn)入到運(yùn)輸線上禁入范圍內(nèi)時(shí)，攝像頭能夠自動(dòng)識(shí)別并抓拍圖像，同時(shí)輸出報(bào)警信號(hào)并聯(lián)動(dòng)語(yǔ)音警報(bào)。這種多算法并行運(yùn)行的能力大大提高了礦區(qū)的安全監(jiān)控水平。

AI防爆型攝像機(jī)包含了多種先進(jìn)的智能算法，這些算法通過(guò)深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景的智能識(shí)別、分析和預(yù)警。同時(shí)，AI防爆型攝像機(jī)還具備強(qiáng)大的算法并行運(yùn)行能力，能夠在保證性能的同時(shí)，滿足多種算法同時(shí)運(yùn)行的需求。這種能力使得AI防爆型攝像機(jī)在安防、工業(yè)監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力和價(jià)值。

中偉視界礦山版分析服務(wù)器、AI盒子、IPC包含的算法有：皮帶跑偏、皮帶異物、皮帶撕裂、皮帶劃痕、皮帶運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別（啟停狀態(tài)）、運(yùn)輸帶有無(wú)煤識(shí)別、煤流量檢測(cè)、運(yùn)輸帶坐人檢測(cè)、行車不行人、罐籠超員、靜止超時(shí)、搖臺(tái)是否到位、入侵檢測(cè)、下料口堵料、運(yùn)輸帶空載識(shí)別、井下堆料、提升井堆煤檢測(cè)、提升井殘留檢測(cè)、瓦斯傳感器識(shí)別、猴車長(zhǎng)物件檢測(cè)、佩戴自救器檢測(cè)、風(fēng)門監(jiān)測(cè)、運(yùn)料車通行識(shí)別、工作面刮板機(jī)監(jiān)測(cè)、掘進(jìn)面敲幫問(wèn)頂監(jiān)控、護(hù)幫板支護(hù)監(jiān)測(cè)、人員巡檢、入侵檢測(cè)、區(qū)域超員預(yù)警、未戴安全帽檢測(cè)、未穿工作服識(shí)別、火焰檢測(cè)、離崗睡崗識(shí)別、倒地檢測(cè)、攝像機(jī)遮擋識(shí)別、攝像機(jī)挪動(dòng)識(shí)別等等算法。

審核編輯 黃宇