煤矿安全帽佩戴检测系统在安全生产中是至关重要的。煤矿安全帽佩戴检测系统全天候24h识别监督作业人员是否佩戴安全帽,能提高工人的安全防范意识,降低危险发生的几率。伴随着行业需求的持续细分化,煤矿安全帽佩戴检测系统将快速迭代,应用安全帽或工作服装开展分组管理,融合脸部鉴别系统,对重点区域进行布控和设防。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,是由Intel公司俄罗斯团队发起并参与和维护,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。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Matplotlib)集成更容易。
在煤矿生产安全定制的各个领域,安全帽是煤矿安全生产的安全防范措施,我觉得每个人都应该非常清楚安全的作用。安全帽一般是为了保持头上不受伤害。很多安全事故的原因是一些职工安全意识薄弱的不安全行为,一个小的违规操作很有可能被称之为安全事故,在一定程度上,提升职工的安全防范意识,提升企业的安全性管理水平是一个重要环节。
def _build_detector(self):
"""Interpret the net output and get the predicted boxes"""
# the width and height of orignal image
self.width = tf.placeholder(tf.float32, name="img_w")
self.height = tf.placeholder(tf.float32, name="img_h")
# get class prob, confidence, boxes from net output
idx1 = self.S * self.S * self.C
idx2 = idx1 + self.S * self.S * self.B
# class prediction
class_probs = tf.reshape(self.predicts[0, :idx1], [self.S, self.S, self.C])
# confidence
confs = tf.reshape(self.predicts[0, idx1:idx2], [self.S, self.S, self.B])
# boxes -> (x, y, w, h)
boxes = tf.reshape(self.predicts[0, idx2:], [self.S, self.S, self.B, 4])
# convert the x, y to the coordinates relative to the top left point of the image
# the predictions of w, h are the square root
# multiply the width and height of image
boxes = tf.stack([(boxes[:, :, :, 0] + tf.constant(self.x_offset, dtype=tf.float32)) / self.S * self.width,
(boxes[:, :, :, 1] + tf.constant(self.y_offset, dtype=tf.float32)) / self.S * self.height,
tf.square(boxes[:, :, :, 2]) * self.width,
tf.square(boxes[:, :, :, 3]) * self.height], axis=3)
# class-specific confidence scores [S, S, B, C]
scores = tf.expand_dims(confs, -1) * tf.expand_dims(class_probs, 2)
scores = tf.reshape(scores, [-1, self.C]) # [S*S*B, C]
boxes = tf.reshape(boxes, [-1, 4]) # [S*S*B, 4]
# find each box class, only select the max score
box_classes = tf.argmax(scores, axis=1)
box_class_scores = tf.reduce_max(scores, axis=1)
# filter the boxes by the score threshold
filter_mask = box_class_scores >= self.threshold
scores = tf.boolean_mask(box_class_scores, filter_mask)
boxes = tf.boolean_mask(boxes, filter_mask)
box_classes = tf.boolean_mask(box_classes, filter_mask)
# non max suppression (do not distinguish different classes)
# ref: https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression
# box (x, y, w, h) -> box (x1, y1, x2, y2)
_boxes = tf.stack([boxes[:, 0] - 0.5 * boxes[:, 2], boxes[:, 1] - 0.5 * boxes[:, 3],
boxes[:, 0] + 0.5 * boxes[:, 2], boxes[:, 1] + 0.5 * boxes[:, 3]], axis=1)
nms_indices = tf.image.non_max_suppression(_boxes, scores,
self.max_output_size, self.iou_threshold)
self.scores = tf.gather(scores, nms_indices)
self.boxes = tf.gather(boxes, nms_indices)
self.box_classes = tf.gather(box_classes, nms_indices)
煤矿安全帽佩戴检测系统技术能够实现对煤矿行业生产和生产制造进行实时分析识别,煤矿安全帽佩戴检测系统可记录未戴安全帽的人员,并立即向有关部门汇报并及时提醒。对煤矿出入人员进行实时监控系统系统。