钢铁侠头盔制作图纸下载 我每天的大部分时间都涉及创建，修改和部署Helm图表以管理应用程序的部署。 Helm是Kubernetes的应用程序包管理器，负责协调应用程序的下载，安装和部署。 Helm图表是我们将应用程序定义为相关Kubernetes资源的集合的方式。 那么，为什么有人会使用头盔？ Helm通过模板化的方法使在Kubernetes内部管理应用程序部署更加容易。 所有Helm图表都遵循
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2024-06-30 22:25:57
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前言经过上一篇略带诙谐的《增强现实技术漫谈》介绍之后，相信大家已经完全了解了增强现实技术的相关特征和应用领域，并且已经对概念有了清晰的理解了。本文将会针对增强现实（Augmented Reality，AR）技术的研究内容进行分析，希望能够给还没有入门或刚刚入门的朋友一个总体的认知，明确自己在AR领域可以开展哪些方面的研究，找准自己的最佳切入点。 1 增强现实技术初探 增强现实技
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2024-03-18 11:21:29
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大致思路是：该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根
原创
2022-01-13 11:20:08
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文章目录前言一、界面设计二、相关代码三、导出exe文件总结 前言接上节的内容。设计好的界面如下：实现的功能： 1.通过摄像头进行截图，把截图上传到OneNetAI服务器进行人脸检测。 2.通过打开图片文件，上传图片到OneNetAI服务器进行安全帽识别检测。一、界面设计参考我博客的另外一篇博客。【OpenCV】Pyqt5界面设计+USB摄像头二、相关代码文件结构如下： demo.ui是界面设计文
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2024-01-17 12:32:10
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大致思路是：该算法在行人检测算法的基础上，识别检测出来的行人的头部，并根据头部的颜色值，得到该行人所佩戴安全帽的颜色，然后根据生产规范中得到对应人的身份。gabor ，sobel，meanshifthttp://www.doc88.com/p-8088708062985.htmlhttp://www.pudn.com/downloads456/sourcecode/graph/texture_ma
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2024-10-12 20:18:22
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一、背景 在工业生产、建筑施工、矿山开采、交通运输等许多行业中，安全帽都是必须佩戴的个人防护用品。传统的安全帽检测方法主要依靠人工巡视，需要大量的人力和时间，并且可能存在巡视不全面、漏检等问题。 利用计算机视觉技术实现的人员识别与安全帽检测系统，可以对工地进行全天候监控，并且能够自动检测和警报未佩戴安全帽
# PyTorch 安全帽检测实现指南
在这篇文章中，我将带你一步一步地实现一个安全帽检测系统，这将帮助你理解如何使用 PyTorch 和深度学习库来实现物体检测。物体检测是计算机视觉中的一个重要任务，而安全帽检测则是在建筑施工等高危行业中保障员工安全的一项关键技术。
## 流程概述
在实现安全帽检测的过程中，我们需要遵循以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
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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头盔检测 | 基于Caffe-SSD目标检测算法实现的建筑工地头盔检测
原创
2024-05-23 22:44:47
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【目标检测】安全头盔佩戴与否检测数据集7032张YOLO+VOC格式数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：7032
Annotations文件夹中xml文件总计：7032
labels文件夹中txt文件总计：7032
标签种类数：2
标签名称:["head","helmet"]
每个标
电动车头盔穿戴检测方案的核心在于利用现场监控摄像头捕捉道路上骑电动车、三轮车等骑行者的状态，电动车头
厂区员工骑车不戴头盔检测系统的核心优势在于其强大的实时监测能力，厂区员工骑车不戴头盔检测系统基于先进的 YOLO8+RNN 深度学习算法，系统能够同时对多个骑行者进行不间断的监测。当摄像头捕捉到厂区内的骑行画面时，系统便开始快速而精准地分析。一旦检测到未佩戴头盔的骑行者，系统会立即触发警报机制。这种警报机制采用多种方式
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。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重要且必要的。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深度学
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2023-08-25 16:07:53
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在调试bug中提高自己，送给所有调试bug迷茫的朋友们1.需要进行类型转换：RuntimeError: Found dtype Long but expected Float即发现dtype是Long，但是期待的是FloatRuntimeError: Found dtype Long but expected Float将得到的loss值进行类型转换 解决方法：loss = torch.
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2023-12-20 22:10:04
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骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术，骑车不戴头盔识别检测系统针对行驶在马路上的骑摩托车、骑自行车、骑电动摩托
原创
2024-08-13 11:57:44
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根据《美国消费品安全法》，主要针对 12 周岁或以下儿童设计或销售的自行车用或滑雪用头盔视作儿童商品。本政策不适用于专门为了在骑自行车之外的指定活动（例如滑板、I53=6I8V76OO3滑旱冰、棒球或曲棍球等）中专用而营销或促销的头盔。此政策不适用普通自行车头盔或成人用自行车头盔。 根据亚马逊的政策要求，您在发布所有自行车、双板滑雪和单板滑雪用头盔时，必须在商品详情页面上注明头盔的目标使用者年龄或
原创
2022-02-16 14:48:14
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自行车用头盔自行车用头盔是指用于骑行者在骑自行车时保护头部免受伤害的头戴装置。本政策不适用于专门为了在骑自行车之外的指定活动（例如(I53=6I8V76OO3)滑板、滑旱冰、棒球或曲棍球）中专用而营销或促销的头盔。滑雪用头盔滑雪用头盔是专门为了双板滑雪和单板滑雪而设计制造的。本政策不适用于专门为了在双板滑雪和单板滑雪之外的指定活动（例如滑板、滑旱冰、棒球或曲棍球）中专用而营销或促销的头盔。亚马逊要
原创
2022-02-18 10:25:05
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目标检测（object detection）一、 介绍在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。 然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）。 目标检测所关注的问题：分类：
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2023-11-14 09:00:13
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目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法：基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中，我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本，在精度方面比以前的（YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此，本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。 在本章中，我们将学习如何实现YOL
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2023-08-07 19:44:36
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