使用实例

安全区域的访问控制

安全地识别安全帽和高反光背心

安全区域的访问控制

安全识别和分类

系统首先要识别进入安全区域的人员。然后,借助深度学习算法对物体(即安全帽和高反光背心)进行分类,让系统能够识别当前人员是否佩戴安全帽和穿着高反光背心。仅当相关人员正确穿戴这两个物品时,系统才允许其进入。

可使用仪表板对评估数据进行可视化,显示获准进入或被拒绝访问的人数。

dart相机模块

嵌入式视觉系统的组件

图像处理系统包括了应用所需的全部组件:

  • 带有Movidius附加芯片组的up²电路板

  • 具有500万像素分辨率的Basler dart USB相机模块

  • 镜头

组装系统

具有深度学习技术的软件解决方案

软件解决方案的主要组成部分是应用软件,它以定制化的卷积神经网络(CNN)为基础。该模型采用最新的深度学习和设备内置处理技术,可以快速可靠地提供响应。CNN在主机端接受训练,而执行(推理)过程则在设备本身中进行。

安全系统可提供

  • 高可靠性和速度

  • 通过提高安全标准来降低劳动成本

  • 强大的系统针对图像处理进行优化

  • 经过行业验证并且坚固耐用的硬件

  • 通过经济高效的精简设计来实现多种集成选项

  • 可扩展的神经网络,让解决方案实现灵活部署

该解决方案所用的产品

想实施类似的解决方案?这些产品将能助您一臂之力。

您需要获得什么支持?

我们很乐意提供产品选择建议,并助您为应用找到合适的解决方案。