学校食堂明厨亮灶监控系统
2023-06-13 09:16:14 时间
学校食堂明厨亮灶监控系统通过Python基于YOLOv7卷积神经网络学习与图像识别技术,学校食堂明厨亮灶监控系统对现场画面进行24小时实时分析,如:厨房出现老鼠狗猫、厨师未戴口罩、厨师未戴厨师帽、厨师服穿戴识别、抽烟识别、玩手机识别,同时实时抓拍相关情况,全程记录留痕。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上,30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的,不使用任何其他数据集或预训练权重。
我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。
相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%,精度高出 0.7%。
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