yihong1120/Construction-Hazard-Detection

Enhances construction site safety using YOLO for object detection, identifying hazards like workers without helmets or safety vests, and proximity to machinery or vehicles. HDBSCAN clusters safety cone coordinates to create monitored zones. Post-processing algorithms improve detection accuracy.

解决的问题

施工现场需要持续的监控以确保工人安全并符合合规要求。本项目通过实时摄像头馈送实现安全违规和危险接近情况的自动检测，减少了人工监督的需求。

工作原理

系统使用基于 YOLO 的计算机视觉模型处理实时 RTSP 流。它采用分布式架构，通过共享内存共享 GPU 推理的本地 YOLO 工作进程。运行时使用 Redis 协调任务，并在 PostgreSQL 中存储现场配置、用户数据和违规记录。处理后的视频通过 MediaMTX 发布用于 HLS/WebRTC 播放，通知可以通过 FCM 服务器发送。

适用对象

  • 施工现场经理和安全员
  • 工业设施运营商
  • 构建自动化安全监控基础设施的开发人员

亮点

  • 检测未佩戴安全帽、口罩或安全背心的情况
  • 识别限制区域内或重型机械/车辆附近的工人
  • 支持多种语言通知（英语、中文、法语等）
  • 包含用于训练、评估和数据增强的完整模型开发工具
  • 提供用于流媒体、数据库管理和通知的全面微服务套件