未穿工作服检测报警系统
系统 检测 报警 工作服
2023-06-13 09:16:12 时间
未穿工作服识别监测系统通过Yolov+opencv 深度学习网络架构模型对现场画面中人员着装进行实时分析。未穿工作服检测报警系统实时分析和识别现场画面信息,对作业现场24小时不间断监测。当Yolov+opencv 系统检测到工人没有穿工作服时,给予预警提醒。
YOLO网络仅使用卷积层,属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时,加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络,YOLO系列神经网络通过合理的设计,成功地将目标检测问题转化为回归问题,因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。而其他主流网络,大多数需要对已经过神经网络处理输出的图像进行再处理。
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。
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