Топ-100
Детекция средств индивидуальной защиты-image

Детекция средств индивидуальной защиты

AI-cервис для контроля ношения средств индивидуальной защиты на предприятиях любых отраслей промышленности.

Возможности

Сервис позволяет обнаруживать такие объекты, как:

  1. person (человек)
  2. helmet (наличие каски на человеке)
  3. no-helmet (отсутствие каски на человеке)
  4. vest (наличие светоотражающей жилетки на человеке)
  5. no-vest (Отсутствие светоотражающей жилетки на человеке)

Преимущества

  1. Сокращение числа нарушений и инцидентов, связанных с ношением средств индивидуальной защиты
  2. Сокращение числа ошибок, связанных с человеческим фактором
  3. Сокращение времени обнаружения инцидента

Сценарии использования

Соблюдение норм охраны труда и норм безопасности на производствах и других релевантных объектах по части ношения средств индивидуальной защиты

Специфика

Любые пожелания и требования по доработке сервиса под вашу конкретную бизнес-задачу (на базе ваших данных) приветствуются.

Инструкции по использованию

После того как вы запустили сервис, получили адрес и создали API-токен для запросов, можно начать делать запросы на обнаружение наличия средств индивидуальной защиты на человеке.

Форма запроса:

{ "image": ["Изображение в кодировке base64"] }

Форма ответа:

{
  "predictions": {
      "pred_classes": [
          обнаруженные классы на изображении 
      ],
      "pred_boxes": [
              [xmin, ymin, xmax, ymax]
          ],
      "scores": [
          значения уверенности в точности детекции
      ]
  }
}

Пример ответа:

{
  "predictions": {
      "pred_classes": [
          "no-vest",
          "person",
          "no-helmet",
          "helmet",
          "no-vest"
      ],
      "pred_boxes": [
          [
              162.19671630859375,
              485.52850341796875,
              738.796142578125,
              1203.7235107421875
          ],
          [
              112.23109436035156,
              91.10872650146484,
              798.9208374023438,
              1280.0
          ],
          [
              312.8691101074219,
              116.92694854736328,
              573.0032958984375,
              451.307861328125
          ],
          [
              313.1836853027344,
              117.02532196044922,
              576.0250244140625,
              448.69091796875
          ],
          [
              315.00225830078125,
              122.09510040283203,
              572.3995971679688,
              450.2264404296875
          ]
      ],
      "scores": [
          0.9999363422393799,
          0.9984425902366638,
          0.8409306406974792,
          0.7650777101516724,
          0.06730877608060837
      ]
  }
}  

Пример запроса на Python:

import requests
import base64

BASE_URL = "https://mlspace.aicloud.sbercloud.ru/deployments/<region>/<deploy_name>/v1/models/<deploy_name>:predict"

with open('test_image.jpg', 'rb') as fp:
    encoded_string = base64.b64encode(fp.read()).decode('utf-8')

 

results = requests.post(
            BASE_URL,
            json={"image": encoded_string},
            headers=
{ "x-workspace-id": "<your_workspace_id>", "content-type":"application/json", "x-api-key":"<your_api_key>" }
          )

image_recognition_results = results.json()

Обратная связь

Круглосуточная поддержка по телефону 8 800 444-24-99, почте support@cloud.ru и в Telegram