工勘描述
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 适用场景 | 适用于工厂车间场景，未佩戴头部防护检测 |
| 禁用场景 | 逆光、强光、弱光、反光等光线条件远距离（>10m）识别条件画质不清晰，人体姿态质量不符，防护装备特征不清晰 |
| 支持功能 | 支持未佩戴护目镜检测 |
| 相机要求 | 室内安装高度2.5~4m，室外安装高度5-7m俯视角度15°~60°，最佳角度30°~45°摄像头画面正立，无旋转，翻转推荐200万~500万像素，可见光，画质清晰，无畸变 |
| 目标大小 | 目标大小不小于画面大小5% |
| 识别距离 | 小于10m最佳（200万@6mm） |
| 配置要求 | 置信度与算法参数保持默认值若存在误报，将误报画面中的头部防护裁剪出来添加至PPE【眼部】底库 |
| 算法逻辑 | 监控画面人员与PPE底库比对，未匹配到PPE底库，判定监控画面人员未佩戴头部防护 |
为保证使用效果，底库录入的图片，一定要遵循以下原则：
- 后台管理系统【实时画面】中留有抓拍功能，可以抓拍现场图片，截取检测部位录入底库。
- 请认真参考【配置说明】，完成底库配置。
- 录入完成底库后，务必点击【载入底库】按钮；
- 对于每种头部防护，建议录入30-50张图片，涵盖多角度、光线、姿态，以确保检测的鲁棒性和准确性。
- 若因底库图片未按要求录入导致的算法效果不达预期，售后不予支持。
推荐场景
禁用场景
配置说明
1. 配置未佩戴头部防护检测算法
第一步： 在【视频接入】中的【选择算法】中选择未佩戴头部防护检测算法。
第二步： 在【选择底库组】中选择【头部】底库。
第三步： 在【高级设置】中打开【显示详情】。
第四步： 完成后点击【保存】。
2. 配置PPE底库
第一步： 切换到【实时画面】
- 上图【1】，选择数据源；
- 上图【2】，选择【未佩戴头部防护检测】，显示检测框；
- 上图【3】，红色人体框表示该人体未佩戴头部防护；
- 上图【4】，用于与底库对比的头部区域，也就是需要录入底库的区域。
第二步： 积累多角度、光线、姿态的告警后，导出告警
- 上图【1】，选择【告警记录】；
- 上图【2】，按检测类型筛选，输入“未佩戴头部防护检测”；
- 上图【3】，点击筛选；
- 选择要导出的告警图片；
- 上图【4】，导出告警。
第三步： 获取底库图片
- 解压导出的告警记录；
- 进入【alert】文件夹；
- 在红色框内裁剪出头部防护区域，避免携带红色框线。
- 若底库图片不按要求录入，影响算法效果。
- 将上图中裁剪出的图像（如上图，右侧图像），录入头部底库。
第四步： 点击【底库管理】-【PPE底库】-【头部】底库中右上角的【添加】。
第五步： 在弹出的页面中上传清晰头部防护图片，并输入添加的底库名称。完成后点击【保存】。
第六步： 完成后，点击【PPE底库】-【头部】底库中，右上角的载入底库，使底库生效。
第七步： 在【1. 配置未佩戴头部防护检测算法】的【高级设置】中关闭【显示详情】。
3. 常见问题
Q1: 【显示详情】模式，框的文字和数字表示什么？
- 【1】绿色人体检测框，表示该人体是佩戴头部防护状态，不产生告警；
- 【2】红色人体检测框，表示该人体是未佩戴头部防护状态，产生告警；
- 【3】“头部防护1-0.82”，表示匹配到名称为“头部防护1”的底库，相似度是0.82；
- 【4】“未佩戴头部防护-0.14”，表示该头部区域与底库的最高相似度是0.14，未达到设定的相似度阈值；
- 【5】该人体未检测到头部防护区域。
Q2: 为什么我没有佩戴头部防护，系统没有产生告警？
未佩戴头部防护检测算法在检测前需要做人体姿态质量判断，只有满足条件的进行模型检测，这样做的目的是减少遮挡等姿态下的误报。算法的使用约束条件如下。
- 检测距离小于20m，摄像头斜向下拍摄，头部防护装备清晰可见
- 身体姿态满足质量要求（不可近距离直面拍摄，若脸部区域占据面积较大，不易区分是否佩戴头部防护）
人体漏报（无人体目标框）：
- 降低【人体检测置信度】。如0.5，尝试以0.1的步长逐步降低人体检测置信度，下限值建议0.3。
未佩戴头部防护漏报（未佩戴头部防护没有告警）：
- 降低【头部检测置信度】。如0.5，尝试以0.1的步长逐步降低头部检测置信度，下限值建议0.3。
- 提高【相似度】。如0.55，尝试以0.05的步长逐步提高相似度阈值，上限值建议0.7。
Q3: 算法产生误报，如何处理？
人体误报（检测出非人体目标框）：
- 提高【人体检测置信度】。如0.5，尝试以0.1的步长逐步提高人体检测置信度，上限值建议0.8。
未佩戴头部防护误报（戴了头部防护仍告警）：
- 将误报图片中的人员头部防护裁剪出来录入底库，不断丰富底库，每种头部防护大约30-50张图片即可。
- 降低【相似度】。如0.4，尝试以0.05的步长逐步降低相似度阈值，下限值建议0.35。
在推荐场景下，若仍出现大量肉眼可见的误报、漏报，请联系售后处理。
参数配置方法，如下图。
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