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一項(xiàng)目簡介
?? 在企業(yè)作業(yè)和工地施工過程中，安全永遠(yuǎn)高于一切。眾所周知，工人在進(jìn)入工作現(xiàn)場必須佩戴安全帽，傳統(tǒng)的檢查方法主要靠安全檢查人員人工查看，這種方法既耗時(shí)又費(fèi)力卻無法保證效果。本課題針對(duì)這一問題，基于深度學(xué)習(xí)，提出了一種安全帽佩戴識(shí)別方法。
基于深度學(xué)習(xí)算法，以PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，選取了開源的安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)庫和實(shí)地拍攝的安全帽佩戴照片，使用樣本擴(kuò)增增加了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)，選取了Faster R-CNN、SSD與YOLO v8三種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建出安全帽智能識(shí)別模型。
在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上對(duì)三種模型分別實(shí)驗(yàn)，對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，基于YOLOv8的模型具有識(shí)別精度高，識(shí)別速率快等特點(diǎn)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.97%。為了驗(yàn)證了本文提出方法的有效性，使用Python語言開發(fā)了安全帽佩戴識(shí)別的原型系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；安全帽識(shí)別；Python；YOLO v8
能夠檢測工地工人是否佩戴安全帽并發(fā)出警報(bào)，可統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)，可報(bào)警提示，可定制yolov7，yolov8版本，可網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
二、功能
??安全帽識(shí)別 基于yolov8的工人佩戴安全帽識(shí)別yolov8安全帽檢測算法,視頻檢測和圖像檢測，可以識(shí)別圖片與視頻，系統(tǒng)可以將識(shí)別到的物體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)并展示在前端頁面中
有UI界面，可提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，檢測精度高
目標(biāo)檢測算法，深度學(xué)習(xí)，圖像處理
界面UI優(yōu)美，包含訓(xùn)練好的權(quán)重文件
環(huán)境：Python3.10、torch2.0、Pycharm
三、基于yolov8的安全帽檢測系統(tǒng)
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-717810.html
四. 總結(jié)
??本課題針對(duì)企業(yè)作業(yè)和工地施工過程佩戴安全帽的自動(dòng)識(shí)別問題，基于深度學(xué)習(xí)，提出了一種安全帽佩戴識(shí)別方法。該方法基于深度學(xué)習(xí)算法，以PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，選取了開源的安全帽識(shí)別數(shù)據(jù)庫和實(shí)地拍攝的安全帽佩戴照片，使用樣本擴(kuò)增增加了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)，選取了Faster R-CNN、SSD與YOLO v8三種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建出安全帽智能識(shí)別模型。在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上對(duì)三種模型分別實(shí)驗(yàn)，對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，基于YOLOv8的模型具有識(shí)別精度高，識(shí)別速率快等特點(diǎn)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.97%。為了驗(yàn)證了本文提出方法
的有效性，使用Python語言開發(fā)了安全帽佩戴識(shí)別的原型系統(tǒng)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-717810.html
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