工地人员安全带穿戴识别检测
工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术,工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为,通过AI技术推动现场安全作业智能化。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法,它不是选择图像中有趣的部分,而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法,我们首先需要了解实际预测的是什么。最终,我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域,而是将图像分割成单元格,通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:
输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;
基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;
Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;
Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。
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,具体的效果如下图所示。这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。
相关文章
- 夜班睡岗离岗识别检测系统
- javadoc @apiNote、@implSpe、@implNote不识别问题
- OpenCV视频识别检测人数跟踪统计
- 智慧工地反光衣识别检测
- 河道水面漂浮物识别检测
- 高空作业安全带佩戴识别检测系统
- 一维条形码检测与识别原理是什么_一维条码的识别原理
- 智慧工地安全带识别检测系统
- 【文本检测与识别-白皮书-3.1】第二节:基于分割的场景文本检测方法
- 表格识别与应用的基础技术
- 自制正方软件系统验证码的识别程序(1/4)
- 人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统
- webstrom 打开vue3项目时 不识别组合式API的解决办法
- 占道经营识别检测系统
- 渣土车识别检测系统
- 智能图像水位识别监测系统
- 骑车不戴头盔识别检测系统
- 腾讯云 TACO Infer 助力自动语音识别推理业务 QPS 三倍提升
- 表格检测识别技术的发展历程
- Github上2700多星的Python公式识别项目,超两万多次下载,实力不言而喻
- ai安全帽识别检测
- 人员跌倒识别检测系统
- 深度学习基础5:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测
- 河道船舶识别检测系统
- Python中识别DataFrame中的nan详解编程语言
- Linux识别虚拟机:迷你指南(linux判断虚拟机)
- 磁盘Linux识别NTFS磁盘的方法简介(linux识别ntfs)
- 微软开发了一种 AI 系统,识别关键安全漏洞准确率高达 97%
- AI浪潮下,语音识别建模技术的演进 | 雷锋网公开课