工装穿戴识别检测系统
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术,工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测,当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时,立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片,并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。YOLO系列算法中,针对不同的数据集,都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段,模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框,计算其与GT框之间的差距,并执行反向更新操作,从而更新整个网络的参数,因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中,每次训练时,根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框,用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开。
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