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安全帽检测系统丨OPENAIGC开发者大赛高校组AI创作力奖

数字金融网 by 数字金融网
2024-09-27
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倒计时1天 | 拯救者杯OPENAIGC开发者大赛迎来巅峰对决 !

在第二届拯救者杯OPENAIGC开发者大赛中,涌现出一批技术突出、创意卓越的作品。为了让这些优秀项目被更多人看到,我们特意开设了优秀作品报道专栏,旨在展示其独特之处和开发者的精彩故事。

无论您是技术专家还是爱好者,希望能带给您不一样的知识和启发。让我们一起探索AIGC的无限可能,见证科技与创意的完美融合!

创未来AI应用赛-高校组AI创作力奖

作品名称:安全帽检测系统

参赛团队:广州软件学院希望队

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作品简介

本项是一款安全帽检测系统,该系统采用ESP32-CAM作为硬件核心,通过UDP传输协议实现数据采集与上传。软件层面用PySide6作为窗口界面程序开发框架,接收并展示数据。核心的人工智能模型是基于paddlx平台的PP-YOLOE+。系统能够实时监控并识别场景中人员是否佩戴安全帽,清晰标注出佩戴与未佩戴的人员,并提供录制功能。

应用背景

随着科技的快速发展,施工行业正逐步向智能化、自动化转型。施工现场环境复杂多变,传统的人工管理方式存在诸多不足。通过实时监测和预警,能够有效提升施工效率,降低人力成本,增强安全性。此外,人工智能和物联网技术的应用为施工行业的智能化提供了技术支撑。

技术架构和实现

系统架构概览

系统整体结构包括数据采集模块、数据处理模块、数据传输模块、设备控制模块、 Web 端功能模块和 Pyside6 窗口界面模块。通过集成传感器、网络通信技术和人工智能模型,实现施工环境的实时监控与安全管控。

关键硬件选择

  • ESP32-CAM 摄像头模块:实现施工环境全方位实时监测。
  • 传感器:包括火焰传感器、温湿度模块、烟雾传感器等。

关键技术选择

  • 编程语言:Python
  • 框架:PySide6
  • 模型:PP-YOLOE+
  • 通信协议:UDP

数据处理模块

该模块负责计算环境参数(如温度、湿度等)并运用图像识别和机器学习算法,对视频流进行实时分析,以检测潜在的安全隐患。

应用实现成效

1、提升施工行业安全系数:通过智能监控预警技术,取代人工巡检,显著降低安全隐患与事故发生率。

2、节省成本优化资源配置:推动施工行业由传统模式向数字化、智能化转变,提升整体竞争力。

3、推进施工行业智能化转型:实时数据采集与处理,优化资源配置,减少无效劳动,实现高效施工与成本节约。

4、赋能智慧城市协调发展:形成数据驱动的城市建设管理新模式,实现可持续发展与治理现代化。

未来发展

1、技术升级与集成:计划融合新兴技术如 5G 、边缘计算等,优化系统性能,提升数据处理速度和网络稳定性。

2、数据安全与隐私保护:未来将强化数据加密和隐私保护措施,确保施工数据在传输与处理过程中的安全。

3、成本与兼容性改进:探索更具性价比的硬件组合,优化系统架构,增强与不同类型施工设备的兼容性。

4、系统扩展与生态建设:将系统纳入更广泛的智慧建筑与智慧城市生态系统,推动多系统集成,提升施工管理智能化水平。

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