一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台制造技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，包括：终端，用于接收风险识别信息后进行信息呈现；服务器，用于接收风险识别信息，并进行分析、存储和传输；AI分析盒子，用于接收图像信息，并对图像信息进行分析处理，对图像进行分析处理的过程包括：接收第一预设时间段内的多张图像，在其中一张图像中随机选择多个区域，并将待选区域对应赋予给其它的图像，对每张图像待选区域内的图像进行本类型特征识别，将多张图像的预选区域数量按照区域位置进行统计，将预选区域数量最多且超过第一预设比例的区域位置定义为本类型特征选定区域；摄像头，用于采集图像信息。与现有技术相比，本发明专利技术能够实现安全风险的精准识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，特别涉及一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台。

技术介绍

1、当下计算机视觉的发展致使多种学科交互、融合在一起，它主要研究计算机怎样通过数字图像或视频提供丰富的信息来支持和实现高层次的理解。由于计算机视觉在工程领域的自动化和可持续监控的潜力，它吸引了工程行业越来越大的研究兴趣。目前深度学习发展的速度较快，图像数据海量增加，计算机处理能力也高速提升。计算机视觉可以利用基于深度学习的技术建立模型，及时处理和分析使用不同手段所获得的图像，并提供关于施工现场的丰富信息，以提供对施工活动准确和全面的理解。深度学习的本质实际上是构建具有很多隐藏层的深度网络模型，经过海量的数据进行训练后，可以学习到有效的目标特征，据此能够提升对其它新的目标分类或者预测的效果。因此，将深度学习中的卷积神经网络应用于目标检测领域，相比于传统的人工监管目标检测能力大幅度提高，可以对施工现场进行自动化监控和检测，为施工现场智能化管理提供技术支持。

2、施工现场的施工活动及任务繁多，施工实体目标众多，施工场景复杂，而传统的对施工现场的监管往往是通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述终端包括PC端、手机端和大屏端。

3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述AI分析盒子和所述摄像头设有多个。

4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述第一预设时间段设置为0.5-1s，第一预设比例设置为0.8-0.9。

5.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述终端包括pc端、手机端和大屏端。

3.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述ai分析盒子和所述摄像头设有多个。

4.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述第一预设时间段设置为0.5-1s，第一预设比例设置为0.8-0.9。

5.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述本类型特征为安全帽佩戴特征、安全带佩戴特征或施工台休息特征。

6.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述ai分析盒子还用于定期对本类型特征选定区域信息进行清空后重新选定。

7.根据权利要求1所述一种基于人工智能的高速公路施工安全风险智能识别平台，其特征在于，所述ai分析盒子还用于接收摄像头采集的图像信息，并对图像中的本类型特征选定区域的人物进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗泽成，杨飞，王祺顺，郭伟奇，董城，杜召华，曾威，陈晓勇，葛聪，
申请(专利权)人：湖南省衡永高速公路建设开发有限公司，
类型：发明
国别省市：