Advertisement

PaddleDetection 安全帽检测模型部署

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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 ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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 ```
     
  • Yolov5安全帽检测模型
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发的安全帽检测模型，旨在通过高效准确的目标检测技术保障工地人员安全。 标题中的“yolov5安全帽模型”指的是使用YOLOv5框架训练出的一个专门用于检测安全帽的深度学习模型。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，以其快速性和高精度而著名。YOLOv5是该系列的最新版本，优化了前几代算法，并提高了检测速度和精度，在处理如工业环境或施工现场监控等图像识别任务中表现出色。 描述提到这个模型已经经过训练，基于包含20万张图片的数据集进行学习，这表明其泛化能力较强。测试结果显示准确率为93%，即在实际应用中的正确识别概率为93%。该模型已在作者公司运行两年，证明其实用性和稳定性良好。 标签中提及“数据集”，说明训练基础是专门的安全帽图像集合。构建此类数据集通常需要大量标注过的图片样本，涵盖安全帽的不同角度和光照条件，以确保在复杂环境中的适应性。“yolov5”标签则表示模型的训练框架使用了联合训练方法来优化边界框预测与类别分类，并采用了多尺度训练、数据增强等技术提高性能。 “安全帽”的标签明确了该模型的应用领域，在工地上用于检测工人是否佩戴安全帽，这对安全生产管理至关重要。通过实时监控可以防止因未戴安全帽造成的意外伤害。“压缩包内的‘安全帽’文件”可能包含模型的权重文件、配置文件、测试图片及评估报告等资料。 总的来说，“yolov5安全帽模型”是一个针对特定任务训练出的高度准确且稳定的深度学习解决方案，对于提高施工现场的安全管理水平具有重要价值。
     
  • 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。
     
  • 安全帽检测数据集 第一部分
    优质
    安全帽检测数据集第一部分包含了多种工业场景下的图像和标注信息，旨在提升穿戴安全装备人员的识别准确率，保障生产作业安全。 安全帽检测数据集 part1 包含可视化脚本，共两部分。第二部分的链接已省略。
     
  • 安全帽检测数据集 第二部分
    优质
    本数据集为《安全帽检测数据集》系列第二部分，包含大量标注图片，旨在提升工地安全帽佩戴情况识别准确率。 安全帽检测数据集 part2 包含两部分。第一部分的相关内容已提供。
     
  • 安全帽检测数据集
    优质
    本数据集包含各类施工现场的安全帽佩戴情况图像，旨在用于训练AI模型识别和监控工地人员的安全帽穿戴状况，提升施工安全性。 在IT行业中，数据集是至关重要的资源之一，在计算机视觉领域尤其如此，比如图像识别、目标检测以及机器学习模型的训练等方面都有广泛应用。Safety Helmet Detection是一个专门针对安全帽检测的数据集，旨在提高工业工作场所的安全标准，并确保员工在执行任务时佩戴必要的安全装备。 该数据集中包含5000张图片，每一张都经过了精确的边界框注释（bbox），这种标注方式采用的是PASCAL VOC格式，在计算机视觉领域被广泛使用。除了对象的边界信息外，PASCAL VOC还可能包含类别标签等额外信息，以帮助机器学习算法理解目标物体的具体位置。 数据集定义了三个主要类别： 1. 安全帽（Helmet）：这是数据集中最重要的部分，目的是检测图像中的安全帽是否被正确佩戴。 2. 人（Person）：由于安全帽通常由工人穿戴，因此识别人体也是很重要的。这有助于系统理解哪个个体正在使用该设备。 3. 头部（Head）：“头”这一类别可能用于区分头部和身体的其他部分或者作为辅助信息来提高检测精度。 边界框注释对于训练深度学习模型至关重要，特别是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型如YOLO、Faster R-CNN或Mask R-CNN。这些算法可以从图像中定位并分类目标物体，从而实现自动识别未佩戴安全帽的情况。 在实际应用中，这样的数据集可以用于开发监控系统，在工地等高风险环境中实时监测工人是否正确使用了安全装备。一旦检测到某位员工没有戴好头盔，该系统将触发警告信号以提醒管理层采取行动防止潜在的安全事故。 为了构建和训练模型，首先需要解压包含图像及其注释文件的数据集压缩包，并利用合适的工具（如LabelImg或VGG Image Annotator (VIA)）读取并验证PASCAL VOC格式的标注信息。然后将数据划分为训练、验证及测试三个部分以评估模型性能表现。接下来，选择一个适合的深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch或者Keras），实现和培训目标检测算法，并通过调整参数优化器以及损失函数来进一步提高其准确性。 完成上述步骤之后，在确保充分验证的情况下就可以将训练好的模型部署到实际环境中进行实时监控了。这样不仅可以有效提升工作现场的安全水平，还能大幅减少因未按规定佩戴安全帽而引发的工伤事故风险。
     
  • 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
     
  • YOLOv5安全帽检测代码+预训练安全帽模型+QT界面+5000张标注数据集
    优质
    本项目提供YOLOv5安全帽检测代码、预训练模型及基于QT的用户界面，包含5000张标注图像的数据集，旨在提升工地安全管理效率。 YOLOv5安全帽检测项目包括代码及两个训练好的模型，并配有pyqt界面。经过充分的训练后，精度达到了90%以上，包含了各种训练曲线图以及超过5000张标注的安全帽数据集，标签采用VOC和YOLO格式，类别名分别为person和hat。 该项目中的Qt界面对图片、视频及摄像头调用进行检测，并提供相应的选择项。整个项目基于pytorch框架开发，代码使用Python编写。