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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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
安全帽检测识别系统通过OpenCV-Python计算机视觉深度学习分析技术，对现场画面中人员着装行为进行实时分析识别。OpenCV-Python是一个Python绑定库，旨在解决计算机视觉问题。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matp
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2024-01-02 13:38:42
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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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文章目录0 前言1 课题背景2 效果演示3 Yolov5框架4 数据处理和训练4.1 安全帽检测4.2 检测危险区域内是否有人5 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前
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2024-05-28 09:00:02
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一、YOLO v5训练自己数据集教程 1.1 创建自己的数据集配置文件 1.2 创建每个图片对应的标签文件 1.3 文件放置规范 1.4 聚类得出先验框(可选) 1.5 选择一个你需要的模型 1.6 开始训练 1.7 看训练之后的结果 二、侦测 三、检测危险区域内是否有人 3.1 危
本文开源了一个安全帽佩戴检测数据集及预训练模型，该项目已上传至github，点此链接，感觉有帮助的话请点star 。同时简要介绍下实践上如何完成一个端到端的目标检测任务。可以看下效果图： 同时该模型也可以做人头检测，效果如下：一、背景介绍最近几年深度学习的发展让很多计算机视觉任务落地成为可能，这些任务渗透到了各行各业，比如工业安全，包含的任务如安全帽佩戴检测、高空坠物检测、异常事故检测（
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2024-10-23 15:19:20
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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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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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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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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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安全帽佩戴检测系统在监控摄像头可监控到的地区画面中自动检索施工工作人员是不是戴安全帽、反光衣，假如见到工作人员不
原创
2024-06-28 14:24:39
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安全帽图像识别算法依据yolov5AI深度学习+边缘计算，对现场画面中人员安全帽佩戴行为进行全天候不间断实时分析检测。深度学习网络在训练时，最终是求得让损失函数达到收敛的一组权重参数，这就需要进行迭代。假设这个网络共有三层，在计算得到一次训练的误差之后，为了更新网络第一层参数，需要使用这个误差对第一层权重求偏导，根据链式法则，误差需要先对第三层求偏导然后对第二层求偏导然后对第一层求偏导在YOLOv
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2024-10-02 10:54:27
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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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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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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
工人不戴安全帽自动检测识别通过python+opencv深度学习网络模型，工人不戴安全帽自动检测识别算法对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测，发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言
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2024-01-10 16:27:24
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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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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
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
