一、需求背景
叉車廣泛應用于交通樞紐、工廠車間、倉庫、流通中心和配送中心等，幾乎是多有車間不可少的運輸工具，簡單方便的同時，安全事故卻也頻頻發生。近年來，全球叉車事故率直線攀升，每天都存在著大量因為視線擋住，視覺盲區導致剮蹭、碰撞、碾壓、撞車等事故發生，造成產線停工、大量賠償、領導追責等嚴重后果。
為避免叉車安全事故的頻繁發生，叉車防撞預警系統解決方案應運而生。通過在叉車上安裝監測設備，探測前方和后方的人員、車輛等，從而達到叉車與人員、叉車與叉車之間的防撞效果。廣州科締歐公司推出的叉車防撞預警系統解決方案，可有效預防和杜絕叉車與叉車碰撞、叉車碾壓工人等高危事故的發生。
二、系統概述
科締歐叉車防撞預警系統嵌入AI智能分析識別算法，對行人和叉車車輛的精確檢測，實現對行人及叉車車輛檢測分析識別，實時預警叉車行駛周邊區域內行人及叉車車輛闖入事件。當有行人或叉車車輛進入監測范圍內可對其自動監測分析識別，現場聯動語音告警，可聯動叉車自動停止行駛，提醒叉車司機注意行駛安全。
系統采用AI算法，通過大量真實的場景樣本訓練后，能夠在各種應用場景下及時準確的對場景中發生的人員和車輛入侵行為發出告警信息。通過對實時視頻圖像進行智能分析識別，可實現圖像全屏周界防護、劃定區域周界防護等功能。
三、系統優勢
前端設備技術分析
科締歐AI智能分析識別預警攝像機嵌入AI智能分析識別算法，，對行人和叉車車輛的精確檢測，實現對行人及叉車車輛檢測分析識別，實時預警叉車行駛周邊區域內行人及叉車車輛闖入事件。前端攝像機一體化完成分析、識別、預警，設備可脫機使用，同時支持聯動語音告警，不需要連接到監控中心。
四、系統特點
AI智能分析識別預警攝像機采用機器視覺圖像感知技術，通過人工智能深度學習技術，對行人和車輛的精確檢測，實現對人體和車輛檢測分析識別，在機器視覺圖像景中，通過特征識別算法建立人體和車輛圖像模型，完成自動識別目標，并能以視覺圖像智能分析精確區分干擾物體，如其他移動物體。
系統基于海量數據的深度學習，檢測實時視頻中的人體和車輛目標，并通過人體和車輛特征分析，準確的識別目標。通過對人體和車輛特征的學習，對視頻中的目標進行輪廓檢測，系統采用目前先進的基于深度學習的目標檢測算法。
特別適用于高精度人員和車輛入侵預警，可以排除因風吹草動、下雨下雪、刮風樹葉搖動、光影變化和貓狗跑動等等各種室外干擾所產生的誤報。
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