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C# PaddleDetection 安全帽识别.rar

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简介：
该资源包含使用PaddlePaddle框架在C#环境下实现的安全帽检测模型代码与示例，适用于工地等场景下的人员安全监控。 C# PaddleDetection 安全帽检测.rar完整Demo，自带模型，可直接运行。相关介绍详见博客文章。

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  • C# PaddleDetection 安全帽识别.rar
    优质
    该资源包含使用PaddlePaddle框架在C#环境下实现的安全帽检测模型代码与示例，适用于工地等场景下的人员安全监控。 C# PaddleDetection 安全帽检测.rar完整Demo，自带模型，可直接运行。相关介绍详见博客文章。
     
  • C# PaddleDetection YOLO 印章识别.rar
    优质
    本资源为一个利用C#和PaddleDetection框架实现的YOLO模型印章识别项目，包含所有必要的文件及详细说明。 C# PaddleDetection yolo 印章检测项目适用于VS2022+.net 4.8环境。该项目包含完整的代码及预训练模型，可以直接运行使用。相关详细内容可以参考对应的博客文章。
     
  • DeepMVS-master_33_安全帽识别_matlab安全帽检测_源码.rar
    优质
    本资源为基于MATLAB的安全帽识别系统代码包，旨在实现对监控视频或图像中工人是否佩戴安全帽的有效检测，提高作业安全性。 DeepMVS-master_33_安全帽检测_matlab安全帽_安全帽识别_安全帽_源码.rar
     
  • PaddleDetection 安全帽检测模型部署
    优质
    本项目基于PaddleDetection平台，专注于安全帽检测模型的实际部署，旨在提升工业生产中的安全性与自动化水平。 使用Python进行视频预测的命令如下： ```python python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --video_file=mydata/test.avi --device=GPU ``` 对于图片预测，可以使用以下命令： ```python python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --image_file=mydata/VID_20200310_174419_15.jpg --device=GPU ```
     
  • 百度版安全帽识别
    优质
    百度版安全帽识别是一款基于人工智能技术开发的安全监控辅助工具，旨在通过精准检测施工现场工作人员是否正确佩戴安全帽，保障作业人员的人身安全。该系统利用图像识别与深度学习算法，能够快速准确地判断并预警未按规定佩戴安全帽的行为，从而有效预防安全事故的发生，提升安全管理效率。 基于百度AI平台的EasyDL进行的安全帽识别项目，由于绑定硬件设备的原因，安装APP后无法激活，只能作为参考使用。
     
  • MATLAB安全帽与头盔识别.zip
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB进行安全帽和头盔自动识别的方法，旨在提高工作场所的安全监控效率。包含相关代码及示例数据。 在MATLAB中进行安全帽头盔识别时，由于头盔位于脸部上方，因此首先需要进行人脸检测与定位，然后在此基础上寻找头盔位置。整个过程包含用户界面展示结果。
     
  • 安全帽识别数据集 (Helmet Recognition).zip
    优质
    本数据集包含丰富的安全帽识别图像资源，旨在促进工业场景下佩戴安全装备的行为检测研究与应用开发。 安全帽检测数据集 (Helmet Detection).zip
     
  • 基于MATLAB的头盔安全帽识别.zip
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB的头盔和安全帽自动识别系统。通过图像处理技术，能够有效检测并区分佩戴与未佩戴的安全防护装备情况，提升作业现场安全性。 该课题是基于MATLAB的安全帽和头盔检测系统。由于头盔穿戴在头部，因此首先进行人脸定位，在找到人脸之后再寻找安全帽并对其进行定位和检测。
     
  • 安全帽识别的数据集（约1500张）
    优质
    本数据集包含约1500张图片，旨在用于训练和测试安全帽检测算法的有效性，涵盖各种工作环境与视角。 1. have_helmet_images 文件夹包含佩戴安全帽的图片，将标签文件放入 Annotations 文件夹，并标记为 have_helmet。 2. no_helmet_images 文件夹包含未佩戴安全帽的图片，将标签文件放入 Annotations 文件夹，并标记为 no_helmet。 3. Annotations 文件夹用于存放标签文件。 4. labelimg 的具体使用方法请参考 labelimg 安装及使用说明文档。