工地安全帽识别闸机联动开关 yolov7

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了工地安全帽识别闸机联动开关 yolov7。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

工地安全帽识别闸机联动开关系统通过yolov7系列网络模型深度学习算法,工地安全帽识别闸机联动开关算法对施工人员的人脸、安全帽和反光衣进行识别,判断是否符合安全要求。只有当人脸识别成功且安全帽、反光衣齐全时,闸机才会打开允许施工人员进入。目标检测架构分为两种,一种是two-stage,一种是one-stage,区别就在于 two-stage 有region proposal过程,类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别,而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片,就能输出结果。

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法,其是一个统一的框架,其速度更快,而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率,但是其实它是两个因子的乘积,预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征:(x,y,w,h)(x,y,w,h),其中(x,y)(x,y)是边界框的中心坐标,而ww和hh是边界框的宽与高。还有一点要注意,中心坐标的预测值(x,y)(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值,并且单位是相对于单元格大小的,单元格的坐标定义如图6所示。而边界框的ww和hh预测值是相对于整个图片的宽与高的比例,这样理论上4个元素的大小应该在[0,1][0,1]范围。这样,每个边界框的预测值实际上包含5个元素:(x,y,w,h,c)(x,y,w,h,c),其中前4个表征边界框的大小与位置,而最后一个值是置信度。

YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。研究者将对计算层的所有计算块应用相同的组参数和通道乘数。然后,每个计算块计算出的特征图会根据设置的组参数 g 被打乱成 g 个组,再将它们连接在一起。此时,每组特征图的通道数将与原始架构中的通道数相同。最后,该方法添加 g 组特征图来执行 merge cardinality。除了保持原有的 ELAN 设计架构,E-ELAN 还可以引导不同组的计算块学习更多样化的特征。

工地安全帽识别闸机联动开关 yolov7,YOLO,人工智能,算法,深度学习,神经网络

Adapter接口定义了如下方法:

public abstract void registerDataSetObserver (DataSetObserver observer)

Adapter表示一个数据源,这个数据源是有可能发生变化的,比如增加了数据、删除了数据、修改了数据,当数据发生变化的时候,它要通知相应的AdapterView做出相应的改变。为了实现这个功能,Adapter使用了观察者模式,Adapter本身相当于被观察的对象,AdapterView相当于观察者,通过调用registerDataSetObserver方法,给Adapter注册观察者。

public abstract void unregisterDataSetObserver (DataSetObserver observer)

通过调用unregisterDataSetObserver方法,反注册观察者。

public abstract int getCount () 返回Adapter中数据的数量。

public abstract Object getItem (int position)

Adapter中的数据类似于数组,里面每一项就是对应一条数据,每条数据都有一个索引位置,即position,根据position可以获取Adapter中对应的数据项。

public abstract long getItemId (int position)

获取指定position数据项的id,通常情况下会将position作为id。在Adapter中,相对来说,position使用比id使用频率更高。

public abstract boolean hasStableIds ()

hasStableIds表示当数据源发生了变化的时候,原有数据项的id会不会发生变化,如果返回true表示Id不变,返回false表示可能会变化。Android所提供的Adapter的子类(包括直接子类和间接子类)的hasStableIds方法都返回false。

public abstract View getView (int position, View convertView, ViewGroup parent)

getView是Adapter中一个很重要的方法,该方法会根据数据项的索引为AdapterView创建对应的UI项。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-688938.html

到了这里,关于工地安全帽识别闸机联动开关 yolov7的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 是否佩戴安全帽识别从零开始使用YOLOv5+PyQt5+OpenCV实现

    全流程 教程,从数据采集到模型使用到最终展示。若有任何疑问和建议欢迎评论区讨论。 先放上最终实现效果 检测效果 在施工现场,对于来往人员,以及工作人员而言,安全问题至关重要。而安全帽更是保障施工现场在场人员安全的第一防线,因此需要对场地中的人员进行

    2024年02月03日
    浏览(50)
  • 基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)

    摘要:基于深度学习的高精度安全帽背心检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位安全帽背心目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的安全帽背心目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型

    2024年02月11日
    浏览(62)
  • 基于深度学习的高精度工人安全帽检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)

    摘要:基于深度学习的高精度工人安全帽检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位工人安全帽目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的工人安全帽目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型

    2024年02月12日
    浏览(73)
  • TSINGSEE青犀基于opencv的安全帽/反光衣/工作服AI检测算法自动识别及应用

    安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法可以通过opencv+yolo网络对现场画面中人员穿戴着装进行实时分析检测,判断人员是否穿着反光衣/安全帽。在应用场景中,安全帽/反光衣/工作服检测应用十分重要,通过对人员的规范着装进行实时监测与预警, 可以降低安全隐患,提高

    2024年02月03日
    浏览(61)
  • 基于深度学习的高精度安全帽及背心检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)

    摘要:基于深度学习的高精度安全帽及背心检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位安全帽及背心目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的安全帽及背心目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检

    2024年02月16日
    浏览(57)
  • 智能安全帽_防抖视频定位智能安全帽头盔

    智能安全帽具备出色的性能、超低功耗、广范围覆盖和简单的外围电路等优势,同时还拥有丰富的外部接口。它支持移动/联通/电信的4G5G网络,涵盖了LTE-TDD频段(B34/B38/B39/B40/B41)、LTE-FDD频段(B1/B3/B5/B8)、WCDMA频段(B1/B5/B8)、TD-SCDMA频段(B34/B39)和GSM频段(900/1800MHZ),为客户的应用提供

    2024年02月11日
    浏览(46)
  • 智能安全帽定制_基于联发科MT6762平台的智能安全帽方案

      智能安全帽是一种具备多项功能的高科技产品,其功能集成了视频通话监控、高清图像采集、无线数据传输、语音广播对讲、定位轨迹回放、静默报警、危险救援报警、脱帽报警、碰撞报警、近电报警以及智能调度系统等,同时还支持多功能模块的自由添加,包括UWB/RTK高精

    2024年01月18日
    浏览(45)
  • 使用yolov5进行安全帽检测填坑指南

    参考项目 c​​​​​​​​​​​​​​GitHub - PeterH0323/Smart_Construction: Base on YOLOv5 Head Person Helmet Detection on Construction Sites,基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统,🚀😆附 YOLOv5 训练自己的数据集超详细教程🚀😆2021.3新增可视化界面❗❗ 注意:我习惯先把pyt

    2024年02月12日
    浏览(54)
  • 深度学习之基于yolov8的安全帽检测系统

    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。    在企业作业和工地施工过程中,安全永远高于一切。众所周知,工人在进入工作现场必须佩戴安全帽,传统的检查方法主要靠安全检查人员人工查看,这种方法既耗时又费力却无法保证效果

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 竞赛 Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测 - 深度学习 opencv

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 Yolov安全帽佩戴检测 危险区域进入检测 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:3分 工作量:3分 创新点:4分 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/d

    2024年04月25日
    浏览(45)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包