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專業(yè)AI智能分析場景化應用方案提供商
2、算法要求
針對上述重點點位所需攝像頭點位和場景的AI 分析模型識別準確率和召回率應達到對應要求，具體要求見下
表。應支持針對特定場景對模型進行更新管理，確保識別準確性。
視頻 AI 分析模型技術(shù)要求
序號 | 模型名稱 | 模型簡述 | 準確率要求 | 召回率要求 |
1. | 值班空崗睡崗識別 | 監(jiān)測調(diào)度室等值 班空崗 、 睡崗違規(guī)行為 |
不低于95% |
不低于 95% |
2. |
皮帶危險區(qū)域人 員違規(guī)闖入識別 | 監(jiān)測皮帶機機頭 機尾危險區(qū)域作 業(yè)人員異常闖入行為 |
不低于95% |
不低于 95% |
3. | 井底車場人員進入識別 | 監(jiān)測井底車場的人員進出 | 不低于95% | 不低于 95% |
4. | 巡檢人員超長時 間停留識別 | 監(jiān)測巡檢人員在 某一點位超長時 間停留的行為 |
不低于90% |
不低于 90% |
5. |
井下人員超長時 間靜止識別 | 監(jiān)測井下作業(yè)人 員意外受傷 ，行 動受限的危險行為 |
不低于90% |
不低于 90% |
6. |
皮帶運行狀態(tài)識 別 | 監(jiān)測皮帶關(guān)停狀 態(tài) ，輔助監(jiān)管識 別企業(yè)停工生產(chǎn) 行為 |
不低于90% |
不低于 90% |
7. | 人員乘坐皮帶識 別 | 監(jiān)測人員違規(guī)乘 坐皮帶風險 | 不低于95% | 不低于95% |
8. |
提升機運行狀態(tài) 識別 | 監(jiān)測提升機關(guān)停 狀態(tài) ，輔助監(jiān)管 識別企業(yè)停工生產(chǎn)行為 |
不低于90% |
不低于90% |
9. | 配電室等長期無 人巡檢識別 | 監(jiān)測配電室等長 期無人巡檢的違 | 不低于90% | 不低于90% |
規(guī)行為 | ||||
10. | 罐籠乘坐人員超 限識別 | 監(jiān)測罐籠乘坐人 員超出規(guī)定人員數(shù)量的違規(guī)行為 |
不低于 90% |
不低于 90% |
11. | 皮帶跑偏識別 | 監(jiān)測皮帶跑偏的 危險狀態(tài) | 不低于 90% | 不低于 90% |
12. |
未戴安全帽識別 | 監(jiān)測員工是否未 佩戴安全帽 ，從 而引起意外受傷風險 |
不低于 95% |
不低于 95% |
13. | 關(guān)停/生產(chǎn)礦井出 入井車輛數(shù)量異 常識別 | 對關(guān)停/生產(chǎn)礦井 出入井車輛數(shù)量進行識別 |
不低于 90% |
不低于 90% |
14. | 行人不行車違章 識別 | 監(jiān)測“ 行 人 不 行 車，行車不行人” 違章行為 |
不低于 90% |
不低于 90% |
15. | 違規(guī)抽煙識別 | 識別井下違規(guī)抽 煙行為 | 不低于 95% | 不低于 95% |
16. | 過路車輛識別 | 識別井上礦區(qū)過 路車輛 | 不低于 90% | 不低于 90% |
17. |
提升機危險區(qū)域 違規(guī)闖入識別 | 識別提升機作業(yè) 時周邊危險區(qū)域 是否有人員違規(guī)闖入行為 |
不低于 95% |
不低于 95% |
18. | 斜井人員進出識 別 | 識別斜井井口人 員進出情況 | 不低于 90% | 不低于 90% |
19. | 煙霧檢測識別 | 識別配電柜區(qū)域 范圍內(nèi)出現(xiàn)的煙 | 不低于 90% | 不低于 90% |
