摘要
本发明提供一种单机施工区域人员、机械自动识别与统计方法、系统、设备及存储介质,所述方法包括如下步骤:S1视频数据捕获并存储至存储单元;S2数据预处理;S3将预处理后的数据进行深度学习模型识别;S4将识别后的数据存储至存储单元并实时统计与更新;S5通过智能算法监测识别结果并进行预警与响应。通过高清摄像设备、嵌入式计算单元和数据存储模块实现图像的采集、处理及分析,为施工管理提供了更全面的信息;系统运用了深度学习算法对施工现场人员和机械进行实时识别、分类统计,并进行预警与数据管理,提高了目标检测与识别的准确率和效率;系统具备全天候监控、实时更新和历史数据检索功能,提高了施工管理的效率和安全性,降低了成本。
技术关键词
统计方法
深度学习模型
非易失性存储介质
存储单元
统计系统
数据检索功能
高清摄像设备
智能算法
潜在安全隐患
机械
视频
全天候监控
深度学习算法
识别模块
模型剪枝
数据存储模块
预警机制
系统为您推荐了相关专利信息
联邦学习模型
训练系统
关系型数据库
分布式参数服务器
存储单元
智能预警系统
特征提取模块
传感
数据采集模型
数字孪生体
置信度阈值
图像数据筛选方法
基准
像素
大规模图像数据
导游系统
输入输出接口
多语言
无线通信模块
定位模块