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Smart_Construction: 基于目标检测的施工现场安全帽识别与禁区预警系统:rocket::g...

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简介：
Smart_Construction是一款创新的安全管理系统，运用先进的目标检测技术识别施工现场的安全帽佩戴情况，并实时预警进入危险区域的行为，保障工人安全。 智能建筑项目使用YOLOv5 v2.x程序在智能工地安全领域进行头盔目标检测的应用可视化界面演示（2021.3更新）：新增的可视化界面上线啦！来一波展示！ 指标： - YOLOv5s为基础训练，epoch = 50 分类P [R mAP: 总体: 0.884, 0.899, 0.888 人体: 0.846, 0.893, 0.877 头部: 0.889, 0.883, 0.871 安全帽: 0.917, 0.921, 0.917 - YOLOv5m为基础训练，epoch = 100 分类P [R mAP: 总体: 0.886, 0.915, 0.901 人体：（未列出具体数据） 请给予宝贵的反馈和支持！

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  • Smart_Construction: 基于目标检测的施工现场安全帽识别与禁区预警系统:rocket::g...
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    Smart_Construction是一款创新的安全管理系统，运用先进的目标检测技术识别施工现场的安全帽佩戴情况，并实时预警进入危险区域的行为，保障工人安全。 智能建筑项目使用YOLOv5 v2.x程序在智能工地安全领域进行头盔目标检测的应用可视化界面演示（2021.3更新）：新增的可视化界面上线啦！来一波展示！ 指标： - YOLOv5s为基础训练，epoch = 50 分类P [R mAP: 总体: 0.884, 0.899, 0.888 人体: 0.846, 0.893, 0.877 头部: 0.889, 0.883, 0.871 安全帽: 0.917, 0.921, 0.917 - YOLOv5m为基础训练，epoch = 100 分类P [R mAP: 总体: 0.886, 0.915, 0.901 人体：（未列出具体数据） 请给予宝贵的反馈和支持！
     
  • 基于YOLOv3的施工现场安全帽图像检测算法
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    本研究提出了一种基于YOLOv3的算法，专门针对施工现场的安全帽佩戴情况进行高效准确的图像检测，以提高工地安全管理效率。 近年来，因工人在施工过程中未佩戴安全帽而导致的事故频发。为减少此类事故发生率，研究者们开始关注如何通过图像描述来检测工人的安全帽佩戴情况。然而，现有的基于神经网络的图像描述方法通常缺乏足够的可解释性，并且细节描绘不够充分；尤其是在建筑工地等特定场景下的应用更是少见。 针对上述问题，本段落提出了一种结合YOLOv3目标检测算法与语义规则及模板相结合的方法来生成关于安全帽佩戴情况的具体描述。具体步骤如下： 1. 数据收集：建立一个包含工人是否正确佩戴安全帽的图像数据集和相应的字幕数据。 2. 参数优化：利用K-means聚类分析确定适合该特定场景的最佳锚框尺寸，以便于YOLOv3模型训练时使用。 3. 规则定义与视觉概念提取：通过事先设定好的语义规则以及目标检测结果来识别图像中的关键元素（例如工人和安全帽）。 4. 描述生成：将从步骤三中获得的视觉信息填充到由人工标注产生的描述模板内，从而自动生成关于施工现场工人佩戴情况的文字说明。 实验在Ubuntu 16.04操作系统下使用Keras深度学习框架进行。测试结果显示，在自制的数据集上应用该方法不仅可以准确地区分出戴帽和未戴帽工人的数量差异，而且在BLEU-Ⅰ与CIEr两项评价标准中分别取得了0.722和0.957的评分，相较于其他模型提高了6.9%及14.8%，证明了所提方案的有效性和优越性。
     
  • 基于Python的商用工地安全帽识别与预警系统（YOLO算法支持图片及视频流检测）
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    本系统采用Python语言开发，利用先进的YOLO算法实时分析图像和视频流，精准识别施工现场的安全帽佩戴情况，并及时发出预警信息，确保工人的人身安全。 商用Python工地安全帽识别系统使用YOLO技术可以检测图片、视频流，并提供有界面的Python源码项目。该项目适用于各种场景下的安全监控需求，能够有效提高施工场地的安全管理水平。
     
  • 智能建筑工地-YOLOV5安全帽检测与危险区域入侵预警系统（含GUI）.zip
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    本项目开发了一套基于YOLOv5框架的安全帽检测及危险区域入侵预警系统，并配备了图形用户界面，旨在提高建筑工地的安全管理水平。 智慧工地-基于YOLOV5的安全帽检测系统及危险区域入侵告警系统的GUI界面项目是一个完整的毕业设计或课程作业资源包，包含Python源码与详细的项目说明文档。 该项目利用先进的YOLOv5算法，在智能建筑施工安全领域实现了工人安全头盔的自动识别和危险区域的侵入预警。通过深度学习框架PyTorch编写的应用程序能够有效检测施工现场的安全帽，并监测是否有人员未经许可进入高风险作业区，进而将报警信息发送给指定的安全管理人员或项目负责人。 此外，该资源还包括一个使用PyQt5构建的图形用户界面（GUI），便于操作和配置系统的各项功能。按钮名称可以依据具体需求进行个性化设置以提高用户体验度。为了帮助使用者更好地理解并实施这一解决方案，文档中提供了详尽的操作指南与说明步骤。 此项目不仅能够作为学术研究的一部分，还能为实际工作环境中的安全监控提供有价值的参考和支持。
     
  • 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
     
  • 基于YOLOV5的智慧工地安全帽与禁区违规进入检测系统源码及数据集.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOV5模型开发的智能工地管理系统源代码和训练数据集，用于检测工人是否佩戴安全帽以及防止未经授权人员进入危险区域。 该项目利用YOLOv5程序在智能工地安全领域进行头盔目标检测的应用开发。通过使用yolov5网络模型实现工人安全帽的识别以及危险区域的监测，并将报警信息推送给相应的安全员或项目负责人，以确保施工现场的安全管理得到有效执行。
     
  • 安全帽佩戴检测与识别Android应用
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    本应用是一款专为施工现场设计的安全帽佩戴检测软件，通过AI技术自动识别工作人员是否正确佩戴安全帽，保障工地作业安全。 佩戴安全帽的检测和识别Android应用具有较好的效果。使用高精度版本YOLOv5s模型进行测试时，平均精度平均值mAP_0.5为0.93，而mAP_0.5:0.95则为0.63。