1 源代码测试1.1 环境配置环境：tensorflow-gpu:1.9（注意要选择1.9的版本，测试过1.7版本的在最后一步模型转化时会有问题）,python3.6下载github上的codegit clone https://github.com/tensorflow/models.git 下载完后解压，进入目录，然后执行：sudo ./configure
sudo ma
参考了博客，是一个口罩的识别。 在用标注工具标注自己的数据集后，转换数据集格式，voc的XML格式转换csv格式，csv再转成tensorflow所需要的标签和图片合体的record格式。 XML-CSV 网盘 vln2 CSV-record 源码中就给了，在参考博客中也给出了。 在准备好自己的数据集后，就可以开始配置tensorflow环境了，这个比较麻烦，我是在conda虚拟环境中配置的ten
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2023-10-18 21:32:45
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目录数据集部分后端部分前端部分前后端连接数据集部分：在该项目当中我们采用的是传统的开源数据集SHWD(Safety helmet (hardhat) wearing detect dataset)数据集标签为hat，person数据集的一些想法数据集的收集，标记对于后面的的程序设计预计模型的准确度有十分重要的影响1.首先，我暂时对于数据集的标签并不满意，在我的想法中设置三个标签更加合理： 对于一个
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2024-07-29 15:29:25
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安全帽数据集处理摘要 本文介绍了如何使用HelmentDetection安全帽数据集（5000张VOC格式图像，包含head、helmet、person三
1. ? 数据介绍确定了业务场景之后，需要收集大量的数据（之前参加过一个安全帽识别检测的比赛，但是数据在比赛平台无法下载为己用），一般来说包含两大来源，一部分是网络数据，可以通过百度、Google图片爬虫拿到，另一部分是用户场景的视频录像，后一部分相对来说数据量更大，但出于商业因素几乎不会开放。本项目使用开源的安全帽检测数据集(SafetyHelmetWearing-Dataset, SHWD)主
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2023-09-27 12:14:25
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安全帽智能检测软件界面安全帽作为一种实用性劳动保护用具，其正确佩戴与否紧密关联着工人们的生命安全。实际施工现场中作业环境复杂各部门人员冗杂，经常出现各种不正确的安全帽佩戴行为，而人工检测的手段程序繁琐效率低下。本文从人工智能深度学习角度入手，以计算机视觉为基础，建立了安全帽目标检测数据集和安全帽图像分类数据集，构建了YOLOv5目标检测模型和AlexNet、VGG-13、GooGleNet图像分类
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2024-04-26 14:37:19
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1 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分? 选题指导
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2024-01-30 09:51:19
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安全帽是建筑业、制造业等企业生产中非常重要的劳保工具，因未佩戴安全帽而导致的安全事故也引发大量关注。所以，实时检测工作人员的安全帽佩戴状况，成为企业安全生产监管中不容忽视的环节。基于AI深度学习的目标检测算法也日益成熟且进步，通过AI安全帽检测算法，可以有效地来检测工人是否合规穿戴个人防护装备，提高视频监控在行业多场景下的智能分析与处理能力。1、安全帽识别算法的工作原理：1）判断工人存在的区域，使
在现代工业生产中，安全生产是每个企业都必须重视的问题。其中，工人是否正确佩戴安全帽是一个重要的环节。为了解决这个问题，羚通视频智能分析平台推出了一款安全帽佩戴检测识别系统，通过智能监控安全帽识别算法，实现了对工人是否佩戴安全帽的自动检测和识别。一、羚通视频智能分析平台安全帽佩戴检测识别系统 羚通视频智能分析平台安全帽佩戴检测识别系统是一款基于人工智能技术的智能监控系统。它能够实时监控工厂内的工人是
由富维图像自主研发的安全帽识别系统，基于人工智能图像识别技术实时监察工人安全帽佩戴情况，代替人工监管，成为工地安全生产的“监管者”。安全帽识别案例图一、工作原理安全帽识别首先利用对现场摄像机的布置，将复杂而且大规模的施工作业场景全部纳入摄像的范围，同时也可以将工人全部拍摄入图像以便分析，解决了人工监管存在遗漏的老毛病。其次视频流传入安全帽识别系统，系统根据公司自主研发的高效算法实时分析视频，在极短
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2023-11-13 16:20:13
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机器学习AI算法工程 公众号：datayx训练模型前的准备A.数据准备数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式：path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name格式说明代码及运行教程，数据集 获取：关注微信公众号 datay
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2022-04-24 13:39:07
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx训练模型前的准备A.数据准备数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的...
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2021-10-25 16:07:31
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前言Amusi 发现一个很棒的开源项目，利用YOLOv5进行目标检测的"落地化"应用：安全帽佩戴检测。该项目使用了YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l来训练安全帽佩戴检测数据集，代码和权重均已开源！安全帽佩戴检测数据集也是开源的（共含7581 张图像）！项目教程也相当详细，推荐入门练手学习！而且有意思的是，该项目和数据集的两位作者均是中国人，点赞！Smart_Construction该项
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2023-12-20 18:09:58
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安全帽佩戴识别检测系统是根据分布在现场各个角落的终端监控传回的视频流进行实时分析识别的系统。安全帽佩戴识别检测系统应用深
原创
2024-06-28 14:24:32
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最近老板在外面吹牛说我们可以做基于工地的监控，检测工人佩戴安全帽的情况。现在国内做图像识别的公司基本都是顶尖的技术公司了，可以参考的案例并不多，咨询了像海康这样的专门做视频的公司，销售人员说没有产品，可以做项目。那费用至少几十万上百万了。可海康官网明明说有检测安全帽功能的（心里暗骂一句，骗子）。找别人开发的成本太高，没办法只能硬着头皮上了。好在有一个图像处理神器opencv。只不过现在大多数的应用
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2023-12-19 21:30:18
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1. 准备工作a. 下载新的数据集并转化成YOLOv7数据集格式 LabelImg：是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式，目前还不支持YOLO格式。# cmd下执行，其
一、顶帽TOPHAT又称礼帽，是原始图像与进行开运算之后得到的图像的差。 礼帽图像=原始图像-开运算图像 得到噪声图像 开运算：先腐蚀再膨胀 使用方法：morphologyEx cv2.MORPH_TOPHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核) 卷积核示例：k=np.ones((10,10),np.uint8) 代码如下：import c
在冶金、 建筑、 电力 、矿山、交通运输等工作现场，人员安全事故时有发生，因此现场安全管理非常重要。安全帽作为一款常见且实用的个人防护工具，能够有效防止和减轻外来危险源对头部的伤害。根据《JGJ59-99建筑施工安全检查标准》，进入施工现场必须戴安全帽，各行业的作业规范也对佩戴安全帽做了严格的规定。但是在实际工作中，有些人员因为天气热、佩戴麻烦、佩戴不舒适等各种原因，不佩戴安全帽就进入作业区域，或
安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛且十分重要。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常关键的。通过人工监控安全帽的佩戴情况，不仅会消耗大量人力而且往往会造成漏检的风险。随着近年来计算机视觉技术的发展与进步，基于AI深
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2024-04-24 07:37:44
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