智慧工地人员行为分析系统
2023-06-13 09:16:12 时间
智慧工地人员行为分析系统依据深Python基于YOLOv7网络深度学习架构模型,对画面中工地人员行为及着装穿戴进行实时分析预警,当YOLOv7网络深度学习架构模型发现人员违规行为时,立即抓拍存档预警并发给后台。智慧工地人员行为分析对画面下的有关运动目标(人与物)开展实时分析识别,发现物的不安全状态或者人的不安全行为立即预警。
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。每个包围框可以用四个描述符来描述:1、矩形x中央(bx, by)2、宽度(bw)3、高度(bh)4、对象的类。
YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分割为S×S个单元格, 且每个单元格生成B个边界框,由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测,并计算对应边界框的置信度。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。
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