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图像分类模型，开发了安全帽实时监测及行为分类软件
文章目录
- 安全帽智能检测软件界面
- 前言
- 一、PyTorch框架
- 二、软件功能简介
- 1.模型选择
- 2.摄像头实时检测
- 3.视频检测
- 4.图片检测
- 5.动态调节IOU及交并比
- 总结
前言
在施工现场佩戴安全帽是一种非常有效的保护方式，目前工人群体的安全意识还不够高，对于安全帽的佩戴情况也主要通过人工的方式进行检测，效率低下且无法有效保障工人们的安全。而安全帽佩戴智能检测，不仅可减少安全监护人员的工作量，也能提高安全帽检测效率和工人们整体的安全意识。因此，本文通过深度学习相关算法开发了安全帽智能检测软件，实现了安全帽佩戴行为的智能识别。
一、PyTorch框架
本文模型均采用PyTorch框架构建。PyTorch是目前目标检测和图像分类领域主流的框架之一，对比另一种主流的Tensorflow框架，PyTorch可随时根据实际问题的需要动态调整程序计算的逻辑，可随时变动所构建的计算图的结果。除此之外，PyTorch对各种卷积神经网络的函数都有很好的封装，且可进行自动求导，对刚刚接触深度学习的人而言提供了非常方便的编程环境，代码容易理解，并且其构建思路符合日常思维逻辑。
二、软件功能简介
1.模型选择
本软件有以下模型可进行选择：安全帽目标检测模型有YOLOv5模型，安全帽图像识别模型有AlexNet模型、VGG模型、ResNet模型和GooGleNet模型。除此之外，由于YOLOv5系列的模型框架可以兼容关于其他方面的权值文件，因此本文目标检测模型权值文件选择中除了关于安全帽检测的best.pt文件还包含了YOLOv5官方提供的yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt和yolov5x.pt文件，由此可以丰富软件目标检测的功能。
2.摄像头实时检测
摄像头检测功能通过连接施工现场摄像头实时输入画面，据此实时检测工人安全帽佩戴情况，其中检测结果展示与实时输入之间有40-50ms的时间差。点击摄像头图像按钮便可进行检测，如图为采用本地摄像头检测效果，结果展示区展示检测标签及其置信度。
3.视频检测
视频检测功能通过输入一段施工现场视频进行检测，据此事后检测工人安全帽佩戴情况，其中检测结果展示与视频输入之间有40-50ms的时间差。点击视频图像按钮便可进行检测，如为视频检测效果，结果展示区展示检测标签及其置信度。
4.图片检测
图片检测功能通过输入jpg或png格式图片进行检测，据此可以检测工人是否佩戴安全帽和安全帽佩戴方式，其中检测结果展示与照片输入之间有40-50ms的时间差。点击文件图像按钮便选择图片文件可进行检测，如图为图片检测效果，其中结果展示区显示安全帽的佩戴方式为安全帽戴歪，同时展示了相应标签和置信度。
5.动态调节IOU及交并比
交并比的调节对检测效果的影响并不明显，只是对边界框的厚度有所影响，因此本文不展示调节交并比（IOU）的效果图像。如图所示为置信度调节前后的对比，可以看出，置信度越低，模型的检测可靠性越差。但是过高的置信度也会导致模型把一些正确的边界框消除，所以选择合适的置信度对模型的检测效果是十分重要的。
总结
以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了安全帽智能检测软件的一些功能，这些功能能使我们快速便捷地处理安全帽数据。下面系列文章会具体介绍软件界面的构建及实现代码，深度学习模型的构建及实现代码。
