AI智能工服识别系统利用图像识别和人工智能技术,AI智能工服识别系统实时监测工作人员的工服穿戴情况,AI智能工服识别系统通过摄像头对工作区域进行拍摄,并利用算法分析图像中的工服特征,识别出是否规范穿戴工服。AI智能工服识别系统能够实时监测工作人员的工服穿戴情况,AI智能工服识别系统及时发现不规范穿戴行为,提醒相关人员进行调整。AI智能工服识别系统通过工服规范的监测和识别,系统可以帮助企业提升工作场所的安全性和形象,确保员工穿戴工服。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队,是一款前沿、最先进(SOTA)的模型,基于先前 YOLOv5版本的成功,引入了新功能和改进,进一步提升性能和灵活性。
YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型,它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上,并引入了新的功能和改进,以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用,这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,还支持YOLO以往版本,方便不同版本切换和性能对比。YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型:n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP(准确率),可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x,它们是大模型尺寸,在减少参数数量的同时提高了精度。
在工厂作业和电力行业中,正确穿戴工服是保障工作安全的重要环节。为了提升工作场所的安全性并确保工服规范,AI智能工服识别系统应运而生。AI智能工服识别系统适用于各类工厂和电力行业。特别是在对工作安全要求较高、对工服规范穿戴有严格要求的场所,AI智能工服识别系统可以提供有效的监测和管理功能。AI智能工服识别系统通过人工智能技术,系统可以自动识别工服特征,减少人工干预和错误判断的可能性。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__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
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
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.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid
AI智能工服识别系统是一种基于图像识别和人工智能技术,AI智能工服识别系统通过实时监测和识别工作人员的工服穿戴情况,提升工作场所的安全性,确保工服规范。AI智能工服识别系统适用于各类工厂和电力行业,可以提供有效的监测和管理功能,确保员工穿戴工服,减少工作安全隐患。AI智能工服识别系统的应用,我们可以加强对工服规范的管理,提升工作场所的形象,促进工作安全和员工的健康发展。
标签:工服,识别系统,AI,self,torch,YOLOv8,grid From: https://blog.51cto.com/u_16270964/12055949