yihong1120/Construction-Hazard-Detection

何を解決するか

このプロジェクトは建設現場向けのAI駆動型安全監視システムを提供します。リアルタイムのカメラ映像を使用して、作業員がヘルメットや作業服を着用していない、安全コーンで定義された制限区域に侵入している、または危険な機械、車両、電柱に近すぎるなどの安全違反を自動的に検出します。

動作方法

このシステムはYOLOベースの物体検出モデルを使用して、作業員、安全装備、機械を識別します。分散アーキテクチャとして構築されています：

• 処理パイプライン：main.py がカメラストリームを管理し、ローカルのYOLOワーカーが共有メモリを介してGPU加速推論を実行し、スループットを最大化します。
• メディア処理：MediaMTXはRTSPストリームの受信を処理し、HLSまたはWebRTCでライブ視聴用に配信します。
• 調整：Redisは認証キャッシュとライブメタデータを管理し、PostgreSQLは現場設定、ユーザー情報、違反記録を保存します。
• 通知とAPI：FastAPIサービスのスイートが、FCM経由の通知、違反記録、ストリーミングメタデータを処理します。

対象ユーザー

このシステムは、事故を減らし、規制遵守を確保するために、危険な環境を自動的かつリアルタイムで監視する必要がある建設現場のマネージャー、安全担当者、セキュリティチーム向けに設計されています。

特徴

• リアルタイムの危険検出：ヘルメットや作業服の未着用、機械、車両、電柱などの接近危険を検出。
• 多言語対応：ラベルと通知は英語、繁体・簡体中国語、フランス語、タイ語、ベトナム語、インドネシア語、日本語に対応。
• ゾーン監視：コーンから導かれる制御区域内の作業員を検出。
• 高スループットアーキテクチャ：共有メモリYOLOワーカーとIntel iGPUエンコーディング（h264_vaapi）を使用してGPUリソースを最適化。
• 包括的なツールキット：Flutterフロントエンド（別リポジトリ）、データ増強ユーティリティ、AIエージェント用MCPサーバーを含む。