01 python正则表达式02 Python Web编程03 Python多线程编程04 Python网络编程05 Python数据库编程-------------------------------------01 python正则表达式对字符串的匹配和检索，通过re模块提供对正则表达式的支持。 . 匹配任意换行符以外的字符 1 #python 3.6
2 import re
3
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
转载
2023-10-18 21:32:45
115阅读
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
转载
2023-11-13 16:20:13
236阅读
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
转载
2024-07-29 15:29:25
81阅读
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
转载
2024-01-02 13:38:42
124阅读
安全帽检测方法 我们中多少人曾经说过以下话： “我希望这行得通！” ？ 毫无疑问，我们大多数人可能会不止一次。 这不是一个鼓舞人心的短语，因为它揭示了人们对我们的能力或所测试的功能的怀疑。 不幸的是，这句话很好地定义了我们的传统安全模型。 我们基于这样的假设并希望我们采取的控制措施（从Web应用程序的漏洞扫描到端点上的防病毒），防止恶意行为者和软件进入我们的系统并破坏或窃取我们的信息。 渗透测
转载
2024-09-28 22:47:16
24阅读
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
转载
2023-12-19 21:30:18
256阅读
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
转载
2023-09-27 12:14:25
221阅读
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
转载
2024-04-24 07:37:44
166阅读
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
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
转载
2024-01-30 09:51:19
222阅读
# 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
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
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
转载
2024-04-26 14:37:19
132阅读
不戴安全帽检测算法是一种基于人工智能技术，用于实时监测和提醒工作人员是否正确佩戴安全帽的系统。以下是对不戴安全帽检测算法的详细介绍：
1. 技术原理
- 数据采集与预处理：通过安装在施工现场或工厂车间等场所的摄像头收集图像数据，并进行必要的预处理，如去噪、图像增强等，以提高后续处理的准确性。 - 特征提取与分类：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型提取图像中的特征
原创
2024-09-20 09:53:49
251阅读
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
转载
2023-08-25 16:07:53
213阅读
工地安全帽穿戴智能识别监测算法通过基于yolo网络深度学习框架模型，对现场画面中人员穿戴着装行为进行实时分析检测。谈到yolo网络，YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图
工地安全帽佩戴识别系统根据Python基于YOLOv5深度学习架构模型，对现场画面进行实时分析。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在
转载
2024-01-10 22:47:42
65阅读
