煤矿人员工服着装智能识别监测系统
2023-02-25 18:19:39 时间
煤矿人员工服着装智能识别监测系统通过python+yolov5深度学习网络架构,对画面中人员是否正确着装实时分析,发现违规着装立即抓拍存档告警。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。按照官方给出的数目,现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。YOLO 一共发布了五个版本,其中 YOLOv1 奠定了整个系列的基础,后面的系列就是在第一版基础上的改进,为的是提升性能。
在目标检测领域,为了更好的提取融合特征,通常在Backbone和输出层,会插入一些层,这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构,相当于目标检测网络的颈部,也是非常关键的。这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征(High-Level特征),而特征金字塔则自底向上传达强定位特征(Low-Level特征),两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚。
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