工地安全帽识别闸机联动 YOLOv5

工地安全帽识别闸机联动系统基于人脸识别技术和安全帽反光衣穿戴识别技术，工地安全帽识别闸机联动系统通过对施工人员的人脸、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工地。工地安全帽识别闸机联动系统能够准确识别施工人员的人脸、安全帽和反光衣，确保只有符合安全要求的人员能够进入工地，保障施工人员的安全。工地安全帽识别闸机联动系统能够实时监测施工人员的安全帽和反光衣佩戴情况，一旦发现违规行为，立即发出警报并记录相关数据，有助于及时处理安全问题。

在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中，训练不同的数据集时，都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument(‘–noautoanchor’, action=‘store_ true’, help=‘disable autoanchor check’)，如果需要打开，只需要在训练代码时增加–noautoanch or选项即可。

在工地施工过程中，安全帽和反光衣的佩戴是保障工人安全的重要措施。为了加强对施工人员的安全管理，提高工地安全水平，工地安全帽识别闸机联动系统应运而生。工地安全帽识别闸机联动系统适用于各类工地和施工场所。特别是在对施工人员的安全要求较高的场合，工地安全帽识别闸机联动系统可以提供有效的安全管理和控制功能。工地安全帽识别闸机联动系统通过自动识别和闸机联动，实现对施工人员的自动化管理，减少人工干预，提高管理效率。

# 检测类
class Detect(nn.Module):
    stride = None  # strides computed during build
    export = False  # onnx export

    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()):  # detection layer
        super(Detect, self).__init__()
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors
        self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl  # init grid
        a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
        self.register_buffer('anchors', a)  # shape(nl,na,2)
        self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2))  # shape(nl,1,na,1,1,2)
        self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch)  # output conv

    def forward(self, x):
        # x = x.copy()  # for profiling
        z = []  # inference output
        self.training |= self.export
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

            if not self.training:  # inference
                if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)

                y = x[i].sigmoid()
                y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i]  # xy
                y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i]  # wh
                z.append(y.view(bs, -1, self.no))

        return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)

    @staticmethod
    def _make_grid(nx=20, ny=20):
        yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
        return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

工地安全帽识别闸机联动系统是一种基于人脸识别和图像识别技术，工地安全帽识别闸机联动系统通过自动化管理和实时监测，确保施工人员的安全。工地安全帽识别闸机联动系统适用于各类工地和施工场所，可以提供精准的安全帽和反光衣识别功能，帮助管理者加强对施工人员的安全管理，降低工地安全风险。工地安全帽识别闸机联动系统的应用，我们可以营造一个安全、高效的工作环境，保障施工人员的身心健康，提升工地施工效率。