Zutrittskontrolle im Sicherheitsbereich
Sicherheitshelme und Warnwesten sicher erkennen
Sicheres Identifizieren und Klassifizieren
Das System identifiziert zunächst Personen, die den Sicherheitsbereich betreten möchten. Dann klassifiziert der Deep Learning-Algorithmus Objekte, in diesem Fall die Helme und Warnwesten. So kann das System erkennen, ob die davorstehende Person einen Sicherheitshelm bzw. eine Warnweste trägt. Nur wenn beides vorhanden ist, erlaubt das System den Zutritt.
Die ausgewerteten Daten werden anhand eines Dashboards visualisiert. Dieses stellt dar, wie vielen Menschen der Zutritt erlaubt oder verwehrt wurde.
Bestandteile des Embedded Vision Systems
Das Bildverarbeitungssystem umfasst alle für die Anwendung notwendigen Komponenten:
up² board mit Movidius Add-on Chipset
Basler dart USB-Kameramodul mit 5 MP Auflösung
Objektiv
Software-Lösung mit Deep Learning
Hauptbestandteil der Software-Lösung ist die Anwendungs-Software, die auf einem maßgeschneiderten Convolutional Neural Network (CNN) basiert. Das Modell verwendet die neuesten Deep Learning- und geräteinternen Verarbeitungs-Techniken für eine schnelle und zuverlässige Reaktion. Das CNN wird auf der Host-Seite trainiert, während dessen Ausführung (Inferenz) auf dem Gerät selbst stattfindet.
Das bietet das Sicherheitssystem
Hohe Zuverlässigkeit und Schnelligkeit
Geringere Arbeitskosten bei verbessertem Sicherheitsstandard
Für die Bildverarbeitung optimiertes robustes System
Industriebewährte und langlebige Hardware
Verschiedene Integrationsoptionen durch kosteneffizientes, schlankes Design
Erweiterbares neuronales Netz, dadurch flexibel einsatzbare Lösung
Produkte für diese Lösung
Sie möchten eine vergleichbare Lösung umsetzen? Diese Produkte helfen Ihnen dabei.
