智慧工地车辆未冲洗抓拍系统 YOLOv8

智慧工地车辆未冲洗抓拍系统利用工地出入口监控摄像头可以对进出的工程车辆的冲洗情况实现智能识别。如果智慧工地车辆未冲洗抓拍系统发现要出工地的车辆没有清洗、冲洗不不干净或者清洗时间太短仍然判定是不合规的车辆，然后将这些不合规冲洗的车辆上报给本地的工地监管平台。通过科技手段提升监控效率，降低人工成本，监督出入的车辆要符合规定完成车辆冲洗，规避工程车渣土车将工地上面的泥沙带入城市道路，确保车辆离开工地前有效冲洗，规避给环境带来污染。

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。

Head： Head部分较yolov5而言有两大改进：1）换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离 2）同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free

Loss ：1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2）并引入了 Distribution Focal Loss(DFL)

Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度

随着人民生活水平的进步和科技的进步，大家对于环境和空气质量的要求也越来越高。各地也都在尝试使用AI科技手段来解决提升环境问题和空气质量。分布在全国各地的施工工地规模大、管理难度高，特别是工程车渣土车车辆将工地上的泥土带到城市道路上，导致城市环境二次灰尘污染。 在此大的环境背景下，智慧工地车辆未冲洗抓拍系统应运而生。

# From Mr. Dinosaur
 
import os
 
 
def listdir(path, list_name):  # 传入存储的list
    for file in os.listdir(path):
        file_path = os.path.join(path, file)
        if os.path.isdir(file_path):
            listdir(file_path, list_name)
        else:
            list_name.append(file_path)
 
 
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/'  # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
 
with open('./list.txt', 'w') as f:  # 要存入的txt
    write = ''
    for i in list_name:
        write = write + str(i) + '\n'
    f.write(write)

智慧工地车辆未冲洗抓拍系统利用计算机视觉深度学习技术，对现场工地进出的工程车渣土车等实时监测分析，如果发现出去的车辆没有按要求进行清洗（未清洗、清洗时间不够、清洗不干净等）系统可以通过现场音柱等语音设备进行语音提示进出车辆依照指示要求完成冲洗，智慧工地车辆未冲洗抓拍系统并记录全部不按要求冲洗的车辆信息及未违规操作图片和视频，方便后期进行查询处理。