工地安全帽视频智能识别监测系统 Python

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燧机科技 2024-06-28 14:24:01 ©著作权

文章标签 python 开发语言人工智能计算机视觉深度学习 文章分类 Html/CSS 前端开发

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工地安全帽视频智能识别监测系统根据安装在现场施工工地的各处各品牌的监控摄像头，组建智能监管和预警系统，工地安全帽视频智能识别监测系统开展面部识别、个人行为识别和安全帽识别，合理填补智能现场监管中传统式方法和技术的缺点，真真正正完成预警信息、正常的检验、规范化管理。

Python最初由Guido van Rossum于1989年在荷兰创造，它的设计目标是创造一种易于阅读、易于学习、易于维护的编程语言。Python的名称来自于Guido van Rossum所喜欢的电视剧“Monty Python’s Flying Circus”。Python作为一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强、可扩展性好等特点，在数据科学、网络编程、自动化测试、游戏开发、科学计算等领域都有广泛的应用。虽然Python的性能较低、代码保密性差、不适合开发大型项目等缺点存在，但是Python的优点仍然使其成为一种非常有价值的编程语言。

工地安全帽视频智能识别监测系统 Python_人工智能

安全帽检验：对进到实际操作施工区域的技术人员全自动识别，假如识别到工作人员未配戴安全帽，可马上警报，将报警截屏和视频储存到数据库系统中产生汇报，并将警报消息消息推送给有关管理者，可按照时间范围查看和播放视频警报纪录和警报截屏；面部识别：智能识别工作人员真实身份，记录工作人员出入时间点，避免不相干工作人员进到作业现场，完成系统管理监控；智能现场视频智能分析系统可处理生产安全环节中未开展安全性保障的问题，加强职工安全防范意识的创建，帮助安全性管理者开展现场安全工作。

# parameters
nc: 3  # number of classes     <============ 修改这里为数据集的分类数
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple

# anchors
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9
  ]

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13

   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]],  # 17

   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 20

   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 23

   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

根据智能视频剖析，施工工地安全帽视频智能识别监管系统全自动剖析识别视频图象信息内容，不用人工控制，对施工工地关键地区开展全天监管。当监控作业施工人员在作业流程中未戴安全帽时，马上警报，合理帮助管理者工作中，降低乱报和少报，减少人力监管成本。