首页 > 其他分享 >安全帽人脸闸机联动系统 YOLOv8

安全帽人脸闸机联动系统 YOLOv8

时间:2024-09-25 10:22:21浏览次数:3  
标签:安全帽 list YOLOv8 闸机 人脸 联动 path


安全帽人脸闸机联动系统基于人员进出工地的安全管理创新解决方案。安全帽人脸闸机联动系统结合了安全帽和工装穿戴检测以及人脸识别技术,安全帽人脸闸机联动系统通过对人员进行安全帽和工装穿戴的检测,并使用人脸识别技术判断其是否为工作人员,从而实现对工地出入口的控制和管理。安全帽人脸闸机联动系统的推广和应用将为建筑行业提供更加安全和高效的工作环境,促进社会的可持续发展。

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。

安全帽人脸闸机联动系统 YOLOv8_YOLO

安全帽人脸闸机联动系统的工作原理如下:安全帽人脸闸机联动系统通过现场监控摄像头对工地现场人员安全帽和工装检测,并在工地入口处设置闸机。当人员进入或离开工地时,系统会立即进行安全帽和工装的检测,并记录人员信息。安全帽人脸闸机联动系统使用人脸识别技术,对通过安全帽和工装检测的人员进行人脸验证,判断其是否为工作人员。根据检测和识别结果,系统会实时控制闸机的开启和关闭,提供进出工地的安全通道。安全帽人脸闸机联动系统可广泛应用于各类工地场所,安全帽人脸闸机联动系统通过安全帽和工装的检测以及人脸识别技术的应用,有效提升工地的安全管理水平,预防事故的发生。

# 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)

安全帽人脸闸机联动系统具有以下优势:安全帽人脸闸机联动系统通过安装安全帽检测设备,可以及时检测人员是否佩戴安全帽,确保工地内人员的头部安全。安全帽人脸闸机联动系统通过工装检测设备,系统能够判断人员是否穿戴规定的工装,保障工人在工作过程中的安全和效率。安全帽人脸闸机联动系统利用人脸识别技术,系统可以准确辨识出是不是工作人员,防止无关人员进入工地,提高安全管理水平。

标签:安全帽,list,YOLOv8,闸机,人脸,联动,path
From: https://blog.51cto.com/u_16270964/12107598

相关文章

  • 智慧工地安全帽智能识别系统
    智慧工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术,智慧工地安全帽智能识别系统可自动检测识别作业现场人员有没有戴安全帽,当智慧工地安全帽智能识别系统检测出现场施工作业人员没有按照要求戴安全帽时,立即抓拍存档并同步回传违规数据到后台监控大数据平台,并提醒后台人员及时处理......
  • YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入ECA注意力机制
    一、本文介绍作为入门性第一篇,这里介绍了ECA注意力在YOLOv8中的使用。包含ECA原理分析,ECA的代码、ECA的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、ECA原理分析ECA官方论文地址:ECA文章ECA的pytorch版代码:ECA的pytorch代码ECA注意力机制:深度卷积神经网络的高效通......
  • 基于YOLOv8/YOLOv9/YOLOv10的河道漂浮物检测识别系统
    摘要:河道漂浮物检测识别是指利用技术手段自动识别河流、湖泊等水体表面的漂浮垃圾或物体的过程。随着环境保护意识的增强和技术的进步,河道漂浮物检测已经成为水环境保护和管理的重要组成部分。这项技术的应用可以帮助及时发现污染源,采取措施清理漂浮物,从而保护水资源和生态环......
  • YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
    鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)YOLOv8改进|检测头篇|利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版......
  • 安全帽识别算法、安全帽智能识别、不戴安全帽检测算法
    不戴安全帽检测算法是一种基于人工智能技术,用于实时监测和提醒工作人员是否正确佩戴安全帽的系统。以下是对不戴安全帽检测算法的详细介绍:1.技术原理 -数据采集与预处理:通过安装在施工现场或工厂车间等场所的摄像头收集图像数据,并进行必要的预处理,如去噪、图像增强等,以提高......
  • yolov8模型转onnx
    1.安装yolov8#InstalltherequiredpackageforYOLOv8pipinstallultralytics 2.模型转换fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLOv8modelmodel=YOLO("yolov8n.pt")#ExportthemodeltoONNXformatmodel.export(format="onnx")#......
  • AI智能工服识别系统 YOLOv8
    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......
  • YOLOV8 det 多batch TensorRT 推理(python )
    由于我当前的项目需求是推理四张,所以,demo部分也是基于4张进行演示的,不过基于此套路,可以实现NCHW的任意尺度推理,推理代码如下:importnumpyasnpfromnumpyimportndarrayfromtypingimportList,Tuple,UnionfrommodelsimportTRTModule#isort:skipimportar......
  • YOLOv8改进 - 注意力篇 - 引入CBAM注意力机制
    一、本文介绍作为入门性第一篇,这里介绍了CBAM注意力在YOLOv8中的使用。包含CBAM原理分析,CBAM的代码、CBAM的使用方法、以及添加以后的yaml文件及运行记录。二、CBAM原理分析CBAM官方论文地址:CBAM论文CBAM的pytorch版代码:CBAM的pytorch版代码CBAM:卷积块注意力模块,由通道......
  • 安全帽佩戴识别算法
    安全帽佩戴识别算法采用SuiJi-AI人工智能深度学习技术+计算机智能视觉识别算法,且通过规模化的安全帽数据识别训练。安全帽佩戴识别算法借助现场已有的监控摄像头对监控画面中人员着装行为进行实时分析识别。假如检测人员不戴安全帽,SuiJiAi将立即记录和警报,并可将纪录数据推送到后......