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人员识别与安全帽检测
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-15

本文共 1136 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

工地安全帽检测系统设计与实现

一、背景

工业生产、建筑施工、矿山开采、交通运输等多个行业均需要安全帽作为重要的个人防护装备。传统的安全帽检测方法主要依赖人工巡视,这种方式耗时成本高,且存在巡视不全面、漏检等问题。为了提高工地安全性和管理效率,利用计算机视觉技术实现人员识别与安全帽检测系统显得尤为重要。

二、难点分析

  • 复杂场景:工地上人员密集,机械设备众多,环境复杂,容易出现遮挡、光照不足等问题,增加检测难度。
  • 安全帽多样性:不同工地的安全帽颜色和样式各异,且颜色可能因时间和使用情况变化,导致算法处理多样性难题。
  • 实时性要求高:安全帽检测需实时完成,任何延迟可能导致严重后果,需在实时性和准确性之间权衡。
  • 人脸遮挡问题:工地工人常佩戴口罩等遮挡物,影响人脸识别,进而影响检测准确性。
  • 三、技术方案

    软件设计
  • 图像采集:使用摄像头实时采集工地图像和视频。
  • 图像预处理:去噪、增强光照等处理,提升图像质量。
  • 目标检测算法:采用YOLO等算法进行人员和安全帽检测。
  • 数据标注:标注人员和安全帽位置,确保算法训练数据准确性。
  • 算法训练:使用标注数据对目标检测算法进行训练。
  • 系统集成:构建完整系统,包含Web端和移动端。
  • 硬件设计
  • 图像采集设备:选择高性能摄像头如海康威视,合理布置安装位置和角度。
  • 数据处理器:使用高性能计算机或嵌入式设备进行图像处理和算法运算。
  • 存储设备:硬盘存储采集到的图像和视频数据。
  • 网络通信设备:确保系统各部分数据传输和交互。
  • 前端设备:提供用户界面和交互功能,如触摸屏和显示器。
  • 四、目标检测实现

    采用YOLOV5算法进行目标检测,具体步骤如下:

  • 数据标注:使用Labelme等工具对图像进行标注,确保数据质量。
  • 数据训练:将标注数据用于训练,YOLOV5在CPU环境下运行,训练时间较长。
  • 模型测试:测试发现模型将猫识别为人,原因在于训练数据类别标注不正确,需注意类别名称统一。
  • 五、安全帽检测

    安全帽检测与上述过程类似,采用同一算法和训练方法。训练完成后,模型检测精度高,MAP值在0.95左右。

    六、尚未解决的问题

  • 佩戴正确性检测:现实环境中光线、角度等因素影响检测效果。
    • 解决思路:可结合传感器检测佩戴状态,但需平衡成本。
  • 多颜色安全帽检测:颜色变化和环境因素影响检测准确性。
    • 解决思路:加强数据标注,优化图像预处理,提升检测算法鲁棒性。
  • 未佩戴提醒功能:需在检测到未佩戴时及时提醒安全员,并可通过智能设备发出警报。
  • 七、小结

    本文介绍了基于计算机视觉的工地安全帽检测系统设计,通过YOLOV5算法实现目标检测。在实际应用中,需进一步优化模型针对复杂场景和多样化安全帽的检测性能。未来将继续深入研究目标检测算法,提升系统的鲁棒性和实用性。

    转载地址:http://gwgfk.baihongyu.com/

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