瑞萨
CPMG2UL 单核Cortex®-A55,1.0GHz,2路千兆,2路CAN FD
CPMG2L 双核Cortex®-A55,1.2GHz,2路千兆,2路CAN FD
TI
M62xx 1.4GHz,3路CAN FD,2路千兆,9路串口
M6442 1.0GHz,5路TSN千兆网口,支持EtherCAT,GPMC
M65xx 1.1GHz,扩展18串口或6路千兆网口
M335x-T 800MHz,6串口,双网口,双CAN
A3352系列无线IoT核心板 800MHz,WiFi,蓝牙,RFID
NXP
M6Y2C 800MHz,8串口,双网口,大容量
A6G2C系列无线IoT核心板 528MHz,ZigBee,
Mifare,WiFi,蓝牙
A6Y2C系列无线IoT核心板 800MHZ,8串口,WiFi,蓝牙
M6G2C 528MHz,双网口,8串口,双CAN
M6708-T 双核/四核,800MHz/1GHz,专注多媒体
瑞芯微
M3568 四核A55,2GHz,NPU,GPU,VPU
M1808 双核A35,1.6GHz,AI核心板,3 TOPs NPU
M1126 四核A7,1.5GHz,2.0 TOPs NPU
先楫
MR6450/MR6750 15路串口,4路CAN FD,2路千兆
芯驰
MD9340/MD9350 真多核异构A55+R5,1.6GHz,
2路千兆,4路CAN FD
MD9360 六核 Cortex®-A55,1.6GHz,2路千兆,4路CAN FD
君正
MX2000 1.2GHz,快速启动,实时系统
Xilinx
M7015 双核Cortex®-A9+FPGA,766MHz

解析安全帽佩戴检测技术

安全帽佩戴检测是工地安防的重中之重,但人为主观检测的方式时效性差且不能全程监控。AI技术的日渐成熟催生了安全帽佩戴检测方案,成为了监督佩戴安全帽的利器。本文将为您全面解析ZLG安全帽佩戴检测方案。

建筑业是国民经济的重要物质生产部门,它与整个国家经济的发展、人民生活的改善有着密切的关系。根据住建部数据,从2016年到2018年间,建筑业事故总量为上升趋势。有统计发现众多工地死亡事故中与安全帽相关的占比约 80%。大部分都是由于受害人不戴安全帽导致被物体打击或头部撞击致死。由此可见,正确佩戴安全帽对于员工安全而言相当重要。然而,在实际工作中工人未佩戴安全帽的不安全行为仍然时有发生。传统的施工现场主要依靠安全管理人员的主观监测,存在时效性差、不能全程监控等一系列问题。随着人工智能技术的日渐成熟,安全帽佩戴检测解决方案应运而生,未来有望成为危险施工现场的标配。

资料来源:住房和城乡建设部办公厅

本文将以 ZLG M1808 平台为例,对安全帽佩戴检测技术及应用进行介绍,阐述安全帽佩戴检测的算法基本原理和应用方向,介绍M1808开发平台应用搭建,并展示ZLG研发的安全帽佩戴检测应用demo。

1.基本原理与应用

安全帽佩戴检测是指不需要人工实时监控,仅通过摄像头和M1808平台,即可在实时监控条件下,自动识别工地或工厂危险区域内的工作人员是否按要求佩戴安全帽。

1.1算法原理

安全帽佩戴检测算法主要技术点为目标检测。本算法由ZLG算法团队自主研发,结合基于AI加速芯片的M1808平台特性进行了针对性的优化,算法效率高。安全帽检测算法对输入图像进行检测,如果存在佩戴安全帽或未佩戴安全帽人员,可以实时获取该人员在图像中的位置。算法应用逻辑如下图所示。

目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观,形状,姿态,加上成像时光照,遮挡等因素的干扰,目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。

基于目标检测的算法主要分为两类:one stage目标检测算法;two stage目标检测算法。常用的目标检测算法如下表。

one stage目标检测算法two stage目标检测算法
YOLOR-CNN
SSDSPP-Net
SqueezeDetFast R-CNN
DetectNetFaster R-CNN

用户可以根据自身需求选择适当的算法并训练模型,通过M1808相关开发工具进行模型转换,进一步实现M1808平台部署相关应用。

1.2 算法功能

ZLG安全帽佩戴检测算法可实现佩戴安全帽检测和统计,包括统计人员总数和未戴安全帽的违规人员数量,具体如下所示。

佩戴安全帽人员检测如下图,可见当前人员总数为1,不存在违规人员。

未佩戴安全帽人员检测如下图,违规人员数量为1。

   手持安全帽干扰检测如下图,可见手持安全帽不影响检测结果。
1.3应用方向与延伸

ZLG安全帽佩戴检测方案,原则上适用于任何需要佩戴安全帽的应用场景,如建筑、冶金化工、矿山、机械、电力、交通运输、林业和地质等作业的工种。

此外,ZLG安全帽佩戴检测方案可以迁移到电单车(摩托车)安全头盔佩戴的检测,以及泳池游泳者佩戴泳帽的检测功能等。当然,类似应用场景均可以考虑此方案,所需的只是特定场景的数据。

2.M1808应用搭建

2.1硬件主机平台

硬件主机平台为M1808系列乐动官方在线入口,包含M1808核心板乐动官方在线入口和M1808评估板乐动官方在线入口M1808_EV_Board,分别如下图所示。

M1808评估板提供了一路MIPI DSI显示接口以及一路RGB-LCD显示接口。对于MIPI DSI显示接口可以选择使用致远电子生产的LCD-1280800W101TC 10.1寸LVDS接口的液晶显示屏。在使用该显示屏时,还需要额外增加一个M1808-BR-PACK显示接口转接板,用于将评估板LVDS接口转接成LVDS接口。液晶屏和液晶转接板分别如下图所示。

2.2应用环境搭建与运行

安全帽佩戴检测应用与开发工具可通过广州致远电子市场人员获取。主要包括如下文件:

源码文件描述
\交叉编译链\m1808-sdk-1.3.0-rc1.tar.gz交叉编译工具链
\可执行文件\ install.tar用于安装到板子上的安装包
\源码\ hat_person_qt_demo.tar.bz2应用工具源码
\文档\ M1808安全帽检测应用笔记.pdf使用文档

具体环境搭建与安全帽佩戴检测工程编译可参照《M1808安全帽检测应用笔记》文档。

3.安全帽佩戴检测效果展示

我司研发的安全帽佩戴检测算法,可运行于M1808平台,可实现安全帽佩戴检测与统计,实时显示检测的结果。具体效果如下:

  • 最后附上M1808乐动官方在线入口图片:

4.关于算法库获取

关于算法库的获取可以咨询广州致远电子有限公司相关市场人员。