工地安全帽智能识别检测系统 YOLOv8

工地安全帽智能识别检测系统可以在大部分工程施工损害中充分发挥保障功效。但在具体运用中，不戴安全帽、临时性摘帽子等违纪行为常常产生，安全性工作人员不可以即时查验施工队伍是不是戴安全帽，多次开展工作人员查验，提升经济成本和用工成本费。工地安全帽智能识别检测系统全自动监管现场施工作业区域范围内的工作人员是不是戴安全帽。要是没有戴安全帽，会及时警示，并通告监控后台安全管理者妥善处理。

现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章，典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner，这类 Assigner 大都是动态分配策略，而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。
TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了 Distribution Focal Loss， 同时还使用了 CIoU Loss。3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可。

根据智能视频采集，施工工地安全帽短视频智能识别监管系统全自动剖析识别短视频图象信息内容，不用人工控制，对施工工地关键地区开展全天监管。当监控职工在作业全过程中不戴安全帽时，马上警报，合理帮助管理者工作中，降低乱报和少报，减少人力监管成本费。

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO('yolov8n.pt')

# Open the video file
video_path = "path/to/your/video/file.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # Run YOLOv8 inference on the frame
        results = model(frame)

        # Visualize the results on the frame
        annotated_frame = results[0].plot()

        # Display the annotated frame
        cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)

        # Break the loop if 'q' is pressed
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        # Break the loop if the end of the video is reached
        break

# Release the video capture object and close the display window
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

工地安全帽智能识别检测系统自动识别进到实际操作范围的工作人员：假如工作人员并没有戴安全帽，可以马上警报，将报警截屏和视频存储到数据库形成报表，与此同时向有关现场管理工作人员推送警报信息，可以依据警报纪录和警报截屏，高效在线观看播放视频，进一步提高了实际操作范围的管理效益。