基于实时视频的工业园区出入控制系统

近年来越来越多的产业园部署了现代化监控系统,防止不具有作业资格的人员或未佩戴防护用具的人员进入作业区域,避免生产事故的发生。利用传统的视频监控进行园区出入控制的防控方法存在一定缺陷,需耗费大量的人力进行检查,且无法及时对事故发生进行预警。基于此,研究基于实时视频分析的工业园区作业区域出入控制系统。采用深度学习的算法,对监控摄像头捕获的图片进行分析,对出入人员进行身份核验,并检查其是否正确佩戴防护用具。实验结果表明,该系统可有效进行人员出入控制,提高作业安全性,降低事故发生率,具有一定可扩展性。