水库监管AI视觉算法与边缘计算盒子

01

河道周围垃圾堆放

场景描述：基于河道漂浮物容易通过水流的影响，被推在河道周围的岸边，因此通过对河道周围的垃圾堆放24h实时识别，目的提高治理河道垃圾的时效性且减少环保工人的工作量

适用场所：适用白天或夜间光照良好情况下，识别河道周围垃圾堆放的场景

模型+后处理：河道垃圾检测

摄像头：

分辨率：1K及以上，4K及以下

目标图像：垃圾

目标最小像素值：每1K分辨率75*75像素以上

光照条件：

照度：90lux≤照度≤1200lux

光照类型：彩色可见光

最小像素监测距离极限（米）：          

2.8mm	4mm	6mm	8mm
9m	13m	20m	27m

算法效果图：

02

河道漂浮物识别

场景描述：识别河道场景下，水表面是否有漂浮物（生活垃圾、水浮莲植物等），通过算法24h识别，目的提高治理河道垃圾的时效性且减少环保工人的工作量

适用场所：适用白天或夜间光照良好情况下，识别河道漂浮物的场景

模型+后处理：河道漂浮物检测

摄像头：

分辨率：1K及以上，4K及以下

目标图像：河道漂浮物

目标最小像素值：每1K分辨率75*75像素以上

光照条件：

照度：90lux≤照度≤1200lux

光照类型：彩色可见光

最小像素监测距离极限（米）：          

2.8mm	4mm	6mm	8mm
9m	13m	20m	27m

算法效果图：

03

区域入侵

场景描述：周界传统采用红外对射，误报较高，因此引入区域入侵算法，可去除动物、树叶等其他因素干扰，识别电子围栏或禁止闯入区域内的人员非法闯入异常行为。此外重点区域禁止有人靠近也可以采用该算法

适用场所：水库周边有周界防范、重点区域的防范需求，用于白天，夜间补光情况下的监控视角；通常是需要保证某些区域禁止人员进入/闯入/作业的场景

模型+后处理：行人检测+ROI区域划线

摄像头：

分辨率：1K及以上，4K及以下

目标图像：人形

目标最小像素值：每1K分辨率75*75像素以上

光照条件：

照度：90lux≤照度≤1200lux

光照类型：彩色可见光

最小像素监测距离极限（米）：          

2.8mm	4mm	6mm	8mm
9m	13m	20m	27m

算法效果图：

04

垂钓动作识别

场景描述：通过检测人和钓鱼竿是否有交集，且长时间不动，来判定是否有人违规钓鱼

适用场所：适用白天情况下，检测岸边垂钓人是否违规钓鱼的场景

模型+后处理：行人检测、鱼竿检测+ROI

摄像头：

分辨率：1K及以上，4K及以下

目标图像：人员、鱼竿

目标最小像素值：每1K分辨率75*75像素以上

光照条件：

照度：90lux≤照度≤1200lux

光照类型：彩色可见光

最小像素监测距离极限（米）：          

2.8mm	4mm	6mm	8mm
9m	13m	20m	27m

算法效果图：

05

无人机视角游泳检测

场景描述：水库因水深危险，明确禁止在水库游泳，推出无人机视觉游泳检测，一旦识别到有人游泳则报警

适用场所：适用在室外光照良好情况下，适用严禁游泳或寻找人员漂流在大海等的场景

模型+后处理：河道检测+游泳检测

摄像头：

分辨率：1K及以上，4K及以下

目标图像：游泳人员

目标最小像素值：每1K分辨率75*75像素以上

光照条件：

照度：90lux≤照度≤1200lux

光照类型：彩色可见光

最小像素监测距离极限（米）：          

2.8mm	4mm	6mm	8mm
9m	13m	20m	27m