【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应急管理系统,具体为一种基于ai图像识别的应急管理系统。
技术介绍
1、违规施工是指在建筑工程施工过程中违反相关法规、规范、标准或设计要求的行为。这种行为可能导致安全隐患、质量问题、环境污染等严重后果,如何快速识别并反馈到可能需要途径的用户是需要解决的问题。
2、现有技术中常用的解决方案是政府或监管部门定期派遣巡查人员到施工现场,进行现场监督和检查。或收到当地居民和施工人员举报后,通过监控或现场调查核实,最后再通过与地方政府、社区、村镇干部等合作,共同监管施工现场。
3、上述违规施工处理流程上,对于大型城市或者关键地点,这类监管手段问题不大。但是对于较为偏远、人员不密集的地区,通常面临监管人员和资源不足的问题,难以对所有施工现场进行有效监督。由于偏远地区交通不便、地形复杂等原因,执法和取证可能面临困难,导致对违规行为的处理不及时。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足,本专利技术目的是提供一种基于ai图像识别的应急管理系统,以解决上述
技术介绍
中提出 ...
【技术保护点】
1.一种基于AI图像识别的应急管理系统,其特征在于:所述应急管理系统包括摄像头监控模块、AI识别模块、预警和上报模块、数据储存和分析模块,且该系统中还建立有反馈机制,所述摄像头监控模块通过多个摄像头模组视域覆盖目标监控区域,所述AI识别模块基于先进的AI识别算法进行设计,并通过AI识别算法接收摄像头传输过来的实时视频和图像数据,对数据进行分析和识别,所述预警和上报模块在AI识别模块识别到特定施工要素时,立即生成预警和上报信息,所述数据储存和分析模块将数据存储在数据库中,且数据包括监控数据和识别结果数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI图像识别的应急管
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai图像识别的应急管理系统,其特征在于:所述应急管理系统包括摄像头监控模块、ai识别模块、预警和上报模块、数据储存和分析模块,且该系统中还建立有反馈机制,所述摄像头监控模块通过多个摄像头模组视域覆盖目标监控区域,所述ai识别模块基于先进的ai识别算法进行设计,并通过ai识别算法接收摄像头传输过来的实时视频和图像数据,对数据进行分析和识别,所述预警和上报模块在ai识别模块识别到特定施工要素时,立即生成预警和上报信息,所述数据储存和分析模块将数据存储在数据库中,且数据包括监控数据和识别结果数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于ai图像识别的应急管理系统,其特征在于:所述摄像头模组具备高清图像和视频捕捉能力,并与ai识别模块通信。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai图像识别的应急管理系统,其特征在于:所述ai识别模块采用卷积神经网络cnn深度学习模型实现,且深度学习模型经过大量施工现场数据的训练,具备高精度的识别能力。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai图像识别的应急管理系统,其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:柳琳,
申请(专利权)人:武汉宸希测绘技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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