安全帽识别算法
发布时间:2024-07-26 19:01:33 浏览:201
工地、矿区、厂区等易有掉落物体的作业区域,安全是排在第一位的。如果安全不能保证,不仅会遭受人员伤亡和财产损失,正常的作业秩序亦无法维持,所以在这些区域内,必须要佩戴安全帽。但是,尽管各单位经常进行安全教育,总有心存侥幸者因为各种理由不能保证时刻佩戴安全帽。现在很多地方还是采取人力盯梢的方式,用人眼通过相机或者现场检查有无场内人员不佩戴安全帽的情况,但巡查人员不可能全天候盯着,这就需要借助科技手段来自动识别和检测工人未佩戴安全帽的行为。
算法流程
数据收集:收集包含戴安全帽和未戴安全帽的图像数据集,以用于模型训练。
数据预处理:对图像进行预处理,如调整大小、灰度化、滤波等,以提高后续处理的效率和准确性。
特征提取:利用卷积神经网络等算法自动提取图像中的安全帽特征。
模型训练:使用标注好的数据集训练模型,使其学习安全帽的特征和识别方法。
模型评估:通过测试数据集对训练好的模型进行评估,检查其在安全帽识别上的准确率和召回率等性能指标。
集成部署:将训练好的模型应用到实际场景中,实现安全帽的实时检测和识别。
应用场景
安全帽识别和工服识别的应用场景非常广泛,包括在建工地如建筑工地、地铁、桥梁等,煤矿、铁矿等矿区,钢铁厂、铝厂、电厂等等。
烟火识别应用场景广泛,因为大部分施工、工地场景都不允许有烟火。另外,在家里、公路、园林也都谨防烟火,检测到大面积的烟火会及时报警。
人员抽烟和打手机主要应用于加油站,化工厂等有易燃易爆气体的区域。
周界入侵应用场景也非常广泛,如银行、军工厂、军营、机场、港口、政府机关、高铁沿线、工厂厂区、工地、小区,等等。
巡检检测应用场景十分广泛,如电厂、化工厂、工地等等需要有固定时间进行检查的地方。