高校课堂教学AI视频识别分析系统的开发与应用

针对高校课堂教学管理的现状和存在问题,构建一种基于课堂教学视频,AI分析、云平台等技术的课堂教学AI视频识别分析系统。系统主要由前端摄像机、视频监控中心、应用终端等部分组成,包括视频数据管理、模型管理、课堂管理、行为分析与预警、数据统计分析等模块,采用海康威视AI开放云平台进行课堂行为识别模型训练。实地部署和应用验证表明,系统具有实时监测、智能识别等特点,能督促和规范学生与教师在课堂上的“学”与“教”,满足教学管理部门对教学质量检查和督导的需要。

智能AI视频识别系统在测井作业现场的应用

测井行业是石油工业中的重要环节,负责对石油勘探、开发和生产过程中的各种数据进行测量和分析,涉及到多种设备和流程。本文研究了智能AI视频识别系统在测井作业现场中的应用,以摄像机的实时数据为基础,对人、物、设备等进行识别、抓拍,同时部署智能AI边缘计算盒子,建立相关算法、模型及智能感知应用场景,搭建智能分析平台,挖掘视频监控价值,实现监控各环节的联动,提高生产效率,优化生产过程,提升生产安全,并带来更多的经济效益。

基于视频AI识别的智能变电站检测系统设计与实现

变电站作为电力系统的核心枢纽,其安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式效率低下,难以满足日益复杂的运维需求。本文提出基于视频AI识别的智能变电站检测系统,融合深度学习、计算机视觉等技术,对变电站进行智能化监控,包括视频采集与预处理、AI识别、智能决策和可视化展示等模块,可实现设备故障诊断、人员行为识别和异常事件检测等功能。实验结果表明,该系统性能优越,能为变电站安全运行提供可靠保障。

煤矿基于AI智能视频的带式输送机监测保护系统

一、引言。AI智能视频图像识别技术可以通过数字图像分析处理,了解视频画面中的情况,并提取出关键信息。计算机则拥有强大的数据处理能力,二者搭配可以充分提取信息,完成监测保护工作。在AI智能视频的帮助下,工作人员能够第一时间发现并解决带式输送机存在的问题。同时,AI智能视频也可以根据输入设定及时停工,避免出现更大损失。因此,对基于AI智能视频的带式输送机监测保护系统进行研究具有重要意义。

AI智能视频识别分析技术在智能化掘进的研究与应用

在分析金家渠煤矿AI智能视频识别分析技术5层架构(感知层、硬件支撑与传输层、平台层、应用层及展示层)基础上,围绕煤矿掘进作业循环过程中截割、支护及其过程中的安全防护等环节,针对掘进过程中人员进入危险区域、掘进作业人员劳动防护用品穿戴、掘进作业临时支护前探梁识别等场景,探索引入AI智能视频识别分析技术,实现危险区域违规闯入识别、作业人员违规穿戴识别、临时支护前探梁识别,以提升智能化掘进过程中安全管理水平。

人像视频动态识别系统在铁路客站应用方案

铁路客站传统安防系统属于被动式防御,措施相对乏力。基于深度学习的人像视频动态识别系统化被动为主动,采用人像视频动态识别技术对人群中重点人员进行主动识别、提前管控,更有效地实现“查缉追逃、反恐防暴、刑侦破案、治安管控、服务旅客”等功能。以某铁路客站人像视频动态识别系统设计为例,探讨人像视频动态识别技术的应用方案,为铁路客站安防系统优化设计与应用提供借鉴。

煤矿安全生产视频AI识别关键技术研究综述

煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警,视频AI(Artificial Intelligence,人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究热点。阐述了我国煤矿智能化建设过程中安全监测与监控的发展现状,分析了当前矿井视频监控与安全隐患识别预警存在的效率低、响应慢、效果差等问题,结合计算机视觉、边缘计算、大数据处理、云服务、智能终端等先进技术手段、进行了煤矿安全生产视频AI识别的顶层设计,提出了煤矿“人-机-环”全域视频AI感知的“云-边-端”协同计算系统架构,构建了视频识别端节点传感器、边缘计算设备、视频识别场景云服务应用体系,明确了智能识别与预警联动控制响应机制,打通了“云-边-端”信息交互感知与联动控制数据链,实现了数据共享联动和预警协同。同时,围绕矿山“人-机-环”全域AI视觉信息智能感知和全息泛化景象平台的构建,梳理了矿井安全隐患视觉感知及识别预警的技术处理流程,归纳了AI识别过程中的各类预处理-增强-重建-检测-识别方法的优点和缺点,明确了煤矿安全生产视频AI识别关键技术发展的主流方向和趋势。其次,结合王家岭煤矿、鲍店煤矿等代表性矿井的应用案例,示范展示了煤矿安全生产过程中实际典型应用场景等方面的最新进展和应用效果。最后,针对煤矿安全生产视频AI识别关键技术的特点,总结了现有煤矿安全生产视频AI识别系统存在技术理论薄弱、智能终端规格不一且应用场景混乱、数据兼容性及联动闭环能力较差、数据库安全性较弱、评价机制不统一、应用标准不完善等问题,指明了未来的发展方向是加强对视频AI识别关键技术及理论的研究,建立健全智能终端硬件规格及适用体系,构建标准统一、机制完善、实时互联、动态预测、协同控制、安全可靠的煤矿信息多维度主动感知新模式和工业互联网应用平台,逐步形成全矿井全息泛化的高精度智能感知场,实现对井下“人-机-环”全域视频信息的精准感知和危险源协同管控。

基于AI视频分析的煤矿瓦斯抽采钻场远程监督管理方法

传统的煤矿瓦斯抽采钻场视频监控系统在钻孔施工及退钻杆期间,只具有监测和存储功能,重要的过程参数或信息只能由监测人员通过视频录像查看,存在记录施工信息易出错、钻场管理人员难以连续监控现场视频等问题。针对上述问题,提出了一种基于AI视频分析的煤矿瓦斯抽采钻场远程监督管理方法。该方法包括信息牌检测、OCR识别、退杆分析3种算法。信息牌检测用于检测当前施工环节,OCR识别用于识别信息牌上打钻流程与施工信息,退杆分析用于分析收孔阶段的退杆数,从而实现打钻作业的全过程分析与管控。在接收并开始打钻任务后,启用信息牌检测与OCR识别服务,根据依次识别到的开孔、收孔、封孔流程与施工参数,自动保存施工信息。当识别出开始收孔,启用退杆分析服务;当识别出结束收孔,停止退杆分析服务。实验结果表明:信息牌检测算法的识别准确率为96%。PaddleOCR识别算法平均用时17.51 ms,较EasyOCR、ChineseOCR识别算法分别降低了25.25,4.34 ms;PaddleOCR识别算法的准确率较其他2种识别算法分别提高了5.75%,2.29%,召回率较其他2种识别算法分别提高了9.77%,2.36%。退杆分析算法能够有效识别现场退杆数,准确率约为95%。

视频智能化分析在油田安防建设的探索

为适应油田安防新的防控要求,通过采用视频智能化分析技术,从厂区需求、系统构成、技术优势角度出发,提出联动光纤周界报警系统、车辆识别系统等,并对视频进行全面分析。以视频智能化分析为核心完善升级安防系统,搭建集成化管理构架,解决多个系统分散并存的问题。利用视频智能化分析的强大功能进行行为分析,加强分区人员筛查、轨迹跟踪等智能管理对重点操作岗位行为预设,提升事前预警能力、事中处理能力,可实现厂区安全预警、重点区域及重点岗位管理智能化、精准化。完善智能化防控管理模式,促进不同系统融合,集成多重技防手段,将在油田更多领域推广使用,为油田安全管理等方面提供更多的服务。

煤矿AI视频监控系统

系统简介煤矿AI视频监控系统由前端识别摄像仪、边缘测视频分析仪、云端分析识别模型算法软件等设备组成,形成云-边-端系统架构,支持以太网、光纤、5G、WiFi传输。煤矿AI视频监控系统组成结构如图1所示。

基于音视频AI识别的多模态智能分析模型创建和应用

本文针对广播电视节目的多模态语料库标注存在的问题,采用深度学习框架,结合音视频识别和自然语言分析等技术创建多模态智能分析模型,实现智能化标注和语料库构建。最后,本文将该模型应用到IPTV播出的英语口语会话修补多模态语料库(MCCECSER)的建库实践,说明多模态智能分析模型具备一定技术创新性和实用性。

基于AI算法煤矿视频智能识别系统研究

当前人工智能技术的充分发展,在全球各领域已有广泛应用。然而,在煤炭工业发展过程中,对人工智能技术的应用相对较少,其根源在于因煤矿防爆要求的影响,致使很多先进技术与装备不能及早应用到井下。通过分析人工智能发展现状与发展历程,结合基于AI(人工智能)算法下的煤矿视频智能识别需求,提出系统研究思路及部署架构,分别从人工智能与煤矿视频系统的数据集管理、数据标注、模型建立、模型训练、模型校验、模型发布和管理等内容进行业务应用,提出基于AI算法开放平台下煤矿视频智能识别系统的创新点,并以煤矿调度指挥中心离岗进行检测分析,取得了良好的应用效果,为煤矿AI技术的发展与应用提供了有力证据,极大地带动了AI技术在工业领域的技术创新。

智能识别视频图像质量分析系统在平安城市的应用

随着经济的发展和城市化进程的加快,城市安全问题也成为人们最为关注的热点话题之一?如何让人们生活的城市变得更加安全可靠,在人们不断地改进和完善中,提出了平安城市的概念———也就是搭建一个强大的安全防范网络平台?智能识别视频图像质量分析系统应用在平安城市,实现了城市的综合化管理,令平安城市成为一项服务于社会的公共服务平台,达到指挥统一?反应及时?作战有效?

在线分析处理技术在船舶自动识别系统中的应用研究

文章从AIS提供的助航信息入手,介绍了在线分析处理技术OLAP的概念、特征与系统的功能,分析了基于AIS信息的OLAP应用原理及其工作流程与实现步骤,从而为船舶密度分布、速度分布、航迹分布等海上交通提供在线分析处理,获得海上交通流特征规律。

全矿井智能视频分析关键技术综述

智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的关键技术,包括视频采集设备、视频预处理、视频压缩与编码等视频采集与处理技术,目标检测与跟踪、运动检测与分析、物体识别与分类等视频分析基础技术,行为识别与分析、事件检测与警报、视频监控与布防等高级视频分析技术。研发了集成视频识别分析和工业联动控制功能的矿山智脑AI视觉智能服务平台,介绍了智能视频分析技术在智能探放水系统和探放瓦斯系统、煤岩识别与截割系统、掘进工作面、综采工作面、煤流运输系统、矿井提升机系统、辅助运输系统、选煤厂、智能化装车配煤系统等矿井生产场景中的应用。分析指出目前全矿井智能视频分析技术在视频质量、复杂背景、实时性要求、数据隐私和安全、系统可靠性与稳定性等方面仍面临挑战。建议未来加强算法提升和优化、多模态数据融合、实时分析和边缘计算、强化学习和自主决策、数据隐私和安全保护、硬件设备和传感器技术等方面的研究,以全面推动全矿井智能视频分析技术的发展,促进矿山智能化进程。

智能大采高综采工作面视频分析系统的研究与应用

针对煤矿井下综采工作面没有对人员、设备等移动目标进行自动分析等问题,研究了片帮报警智能视频识别技术,堆煤检测智能视频识别技术,刮板输送机内大块煤及煤量估算智能视频识别技术,人员“三违”预警、报警智能视频识别技术,综采工作面工作人员人脸识别等技术,设计了一套适应于智能大采高综采工作面的视频分析系统;该系统通过视频采集、分析、处理、集控接入等,实现在综采工作面及地面调度实时监管现场视频和自动控制等功能。通过在神东煤炭集团上湾煤矿12401综采工作面进行的示范应用,表明该系统为井下移动目标管理提供了决策依据,能够提高综采工作面的安全监管水平。

基于视频分析技术的交通事件检测系统

项目概况随着社会的发展、城市化推进,我国交通信息化建设得到高速发展。道路视频监控规模迅速扩大,通过人工检测车辆运行状况已经很难满足日益复杂的交通管理的需要。科学技术的不断进步,基于视频进行交通事件自动检测变成现实,建设基于视频的交通事件检测与事件管理系统也变得非常必要。本项目采用先进的视频分析、模式识别、数据挖掘等技术,实现基于视频的交通事件检测。技术创新点包括:采用参照物高度的监控摄像机外部参数标定方法、智能视频监控系统中多目标跟踪方法、背景更新模型技术、交通视频的防抖及事后分析。

中山西环高速公路智慧轮巡系统应用浅析

中山西环高速公路的监控视频设备创新性新增多画面智慧轮巡系统,通过自动轮巡摄像枪预置点位置,实现自动转动云台,自动切换视频。合实际巡检场景需要,通过调阅方案进行预置,大大减少人工成本,提高工作效率。同时系统利用精准AI算法对巡查视频画面进行检测,可实现对车辆违停、车辆逆行、违规行人、交通拥堵、违规变道等十多种异常事件识别,并及时发出告警,最终通过视频上墙功能将监控视频实时展示在电子大屏上。结合实际业务流程与应用场景需求,实现实时监控和调度,以数字化、图形化、全景化展示轮巡效果。

长江大保护工程项目群智慧工地系统设计研究

为实现长江大保护工程项目现场质量安全高效监管,在分析长江大保护工程项目工地管理特点的基础上,引入了视频AI分析、边缘计算及物联网等技术,构建了面向长江大保护工程施工过程监管的智慧工地系统。基于视频AI分析技术,解决了工地人员姿态识别、安全防护用品不规范佩戴识别、施工现场危险区域自动检测(包括基坑、井、陡坡、沟槽)等问题,提升了大范围线性工地安全监管的效率;通过物联网技术,成功实现了海量智慧工地监测感知设备便捷接入统一平台。该系统以各个施工作业面为基础,实现了工地宏观层面与微观层面相结合的多层次信息集成,提供了一种有效的管理模式,并在实践中得到了成功应用。研究成果可为智慧工地系统搭建与类似工程项目的智慧化监管提供参考。

基于深度神经网络与相似性分析的视频行人识别检测

在过去的几年中,大数据采集与深度神经网络技术应用极大地推动了计算机视觉领域的发展,并广泛应用于公安安防行业。行人识别是安防行业视频结构化的重要环节,主要应用于嫌疑人员布控搜查,通过对大量已有监控视频进行分析,可以从中快速检索出疑似的人员,相比传统的人工查看监控录像,行人识别系统能极大提高效率,意义重大。