Access Control for Secure Areas
Reliably recognizing safety helmets and high-visibility vests
Identification et classification sécurisées
Le système identifie d’abord les personnes qui souhaitent entrer dans la zone sécurisée. Ensuite, l’algorithme d’apprentissage profond classe les objets (dans ce cas, les casques et les gilets de haute visibilité), ce qui permet au système de reconnaître si la personne de tête porte l’équipement de sécurité requis. Le système n’accordera l’accès que si le casque de sécurité et le gilet sont présents.
Un tableau de bord affiche les données évaluées, indiquant combien de personnes ont été autorisées ou refusées à l’accès.
Composants du système de vision embarqué
Le système de traitement d’images comprend tous les composants nécessaires à l’application :
up² avec chipset Movidius Add-on
Module de caméra USB Basler Dart avec une résolution de 5 MP
Objectif
Solution logicielle avec Deep Learning
Le composant principal de cette solution est le logiciel d’application, qui est basé sur un réseau de neurones convolutifs (CNN). Ce modèle utilise les dernières techniques d’apprentissage profond et de traitement sur l’appareil pour une réponse rapide et fiable. Le CNN est formé du côté de l’hôte, tandis que son exécution (inférence) a lieu sur l’appareil lui-même.
Ce système de sécurité offre :
Fiabilité et vitesse élevées
Réduction des coûts de main-d’œuvre grâce à des normes de sécurité améliorées
Un système robuste optimisé pour le traitement d’images
Quincaillerie durable et éprouvée dans l’industrie
Diverses possibilités d’intégration grâce à un design mince et économique
Réseau neuronal extensible pour une flexibilité de déploiement
Produits pour cette solution
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