安全带佩戴识别高空作业将明确工作员是不是在可调式查验地区和人员是否系好安全带并报警。安全带佩戴识别高空作业关键字:安全带识别系统高空作业安全带识别高空作业安全带佩戴识别系统。当实际操作系统检验到高空作业没有佩戴安全带时,应该马上警报。提醒有关人员及时处理并劝说她们。
YOLOv8是目前YOLO系列算法中最新推出的检测算法,YOLOv8可以完成检测、分类、分割任务。YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下:
提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求
Backbone:
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。
针对特殊的高空作业,一般都有专业性的安全管理人员对作业当场安全带的佩戴和应用开展监管。但一般工地施工现场,如钢管架工程施工作业,工作中套液压,工作员多,工作时间长。现场管理人员难以确保24小时无间断监管,资金及人力花费的也许多。
class ConvTranspose(nn.Module):
# Convolution transpose 2d layer
default_act = nn.SiLU() # default activation
def __init__(self, c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True):
super().__init__()
self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(c1, c2, k, s, p, bias=not bn)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) if bn else nn.Identity()
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv_transpose(x)))
class TransformerLayer(nn.Module):
# Transformer layer (LayerNorm layers removed for better performance)
def __init__(self, c, num_heads): # c: 词特征向量的大小 num_heads 检测头的个数。
super().__init__()
self.q = nn.Linear(c, c, bias=False)# 计算query, in_features=out_features=c
self.k = nn.Linear(c, c, bias=False)# 计算key
self.v = nn.Linear(c, c, bias=False)# 计算value
self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) # 多头注意力机制
self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False)
self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False)
def forward(self, x):
x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x # 多头注意力机制+残差连接
x = self.fc2(self.fc1(x)) + x # 两个全连接层+ 残差连接
return x
高空作业安全带识别系统是根据rtmp协议的智能化图像识别系统灵活运用一个新的神经网络算法和云技术,自动识别高空作业工作人员是不是佩戴安全带,为当场智能安全监管给予强有力的确保。该系统智能监控识别方式,无需新增硬件,实时监控识别。
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