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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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
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2024-01-10 22:47:42
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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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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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安全帽佩戴识别系统的工作原理是Python基于YOLOv5网络架构模型，对现场画面中人员安全帽佩戴行为进行实时分析识别。YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。YOLOv5是一种单阶段目
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2024-02-19 08:10:49
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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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在现代制造业和建筑行业，安全帽跟踪是一项重要的安全管理措施。随着科技的不断进步，我们可以利用Python编程来实现安全帽的实时跟踪，确保工人不会因忘记佩戴安全帽而受到伤害。本文将详细探讨如何解决“Python安全帽跟踪”这一问题，通过系统地分析背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践，为读者提供全面的解决方案和操作指南。
## 背景定位
在工地或高风险工作环境中，忘记佩戴安
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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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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安全帽佩戴识别系统算法介绍利用机器学习边缘视频分析技术以及yolo模型网络架构，FPN+PAN-YOLOv5的Neck网络仍然使用了FPN+PAN结构，但是在它的基础上做了一些改进操作，YOLOv4的Neck结构中，采用的都是普通的卷积操作。而YOLOv5的Neck网络中，采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构，从而加强网络特征融合能力。FPN的最早是在2017年的CVPR会议上提出的，其创新点在
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2024-09-25 14:06:16
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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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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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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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倍特威视安全帽识别系统在建筑工地安全管理生产应用建筑行业是一个高危险的施工行业,也是我国职业安全事故发生率最高的部门之一。近年来,不带安全帽就进入工地,被施工地物品砸伤地事情时有发生，酿成巨大的人员伤亡,给施工企业造成不同程度的经济和财产损失。纵观其原因,一方面是安全责任不明确,安全监督管理制度不健全,另一方面是施工企业内部管理弱化,尤其是施工现场管理存在漏洞,缺乏有效的安全防护措施,责任不落实。
目录jspjsp好处：jsp的本质Jsp生成的servlet文件的查找：jsp的语法注释jsp隐藏（内置，隐含）对象2.2****隐藏对象概述jsp四大域对象EL表达式语法EL隐藏对象4.3.2域隐藏对象.3.3页面上下文隐藏对象4.4EL运算符4.5禁用EL表达式JSTL概述导入标签库用法：5.4 EL函数库5.4.****1什么EL函数库jspjsp是什么？jsp(全称 JavaServer
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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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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