【结业计划】基于机器视觉的施工人员安全装备穿着检测与辨认 人工智能 深度 ...

 一、配景意义

       在当代工业和建筑施工情况中，确保工作人员的安全是至关告急的。安全帽和反光背心是保护工人免受伤害的告急装备，能够有效低落事故风险并进步可见性。然而，在实际作业中，工人可能因各种缘故原由未能正确佩戴这些安全装备，这增加了安全隐患。因此，开发一种能够主动检测和辨认安全装备佩戴情况的系统，具有告急的现实意义。
二、数据集

2.1数据收罗

数据收罗是构建安全装备穿着检测数据集的第一步，主要包罗以下几个方面：

• 确定数据来源：选择合适的图像来源，如公共图像数据库、现场拍摄的照片、社交媒体或监控视频，以确保样本的多样性和代表性。
  
• 网络图像：获取大量包含差别安全装备佩戴情况的图像，确保涵盖所有分类：安全帽、未佩戴安全帽、穿反光背心和未穿反光背心。
  
• 包管多样性：在收罗过程中，留意差别情况（如工地、工厂、施工现场）、光照条件和拍摄角度的变化，以加强数据集的实用性。
  

数据清洗是确保数据质量的告急环节，主要步骤包罗：

• 去除重复数据：查抄数据会合是否存在重复或高度相似的图像，并去除这些冗余样本，以避免对模子练习造成干扰。
  
• 筛选质量不佳的图像：剔除含糊、曝光过度或不足、不符合分类尺度的图像，确保剩余图像的清晰度和可用性。
  
• 分类整理：对网络到的图像进行初步整理，确保数据会合只包含预定义的种别，以便于后续的标注和处置惩罚。
  

2.2数据标注

数据标注是将清洗后的图像进行分类和标志的过程，主要步骤包罗：

• 选择标注工具：利用专业的图像标注工具（如LabelImg、VGG Image Annotator等）对图像进行标注，方便用户对图像进行框选和分类。
  
• 标注种别：对每张图像进行标注，将其对应的状态标志为安全帽、未佩戴安全帽、穿反光背心或未穿反光背心。在标注过程中，绘制边界框以准确困绕每个对象。
  
• 复核与修正：在标注完成后，进行数据考核，确保标注的准确性和一致性，须要时对标注结果进行修改和调整。
  

       在利用LabelImg标注安全装备穿着检测数据集的过程中，标注者面对显着的复杂性和繁重的工作量。数据集包含四个主要分类：安全帽、未佩戴安全帽、穿反光背心和未穿反光背心。标注者需要仔细审阅每张图像，准确判定每个个体的装备状态，特殊是在同一图像中可能出现多个个体时，增加了辨认的难度。在利用LabelImg工具绘制边界框时，要求极高的精确度，以确保每个对象都被准确标志。完成初步标注后，标注者还需进行复核，确保标注的一致性和准确性。这一系列细致而繁重的工作，为后续模子练习提供了高质量的数据基础。

 包含430张图片，数据会合包含以下几种种别

• 安全帽：指佩戴安全帽的人员。
  
• 未佩戴安全帽：指未佩戴安全帽的人员。
  
• 未穿反光背心：指未穿反光背心的人员。
  
• 穿反光背心：指穿着反光背心的人员。
  

2.3数据预处置惩罚

数据预处置惩罚是为模子练习准备数据的关键步骤，主要包罗以下内容：

• 图像格式转换：将网络到的图像转换为同一的格式（如JPEG或PNG），并调整为相同的尺寸，以便于模子输入。
  
• 数据加强：通过旋转、缩放、翻转、裁剪等方式对图像进行数据加强，以增加样本数量，进步模子的鲁棒性和泛化本领。
  
• 归一化处置惩罚：对图像像素值进行归一化处置惩罚，将其缩放到0到1之间，以加快模子练习过程，确保练习过程的稳固性。
  
• 划分数据集：将数据集划分为练习集、验证集和测试集，以确保每个集的样本能够代表团体数据分布，便于后续模子练习和评估。
  

       在利用深度学习进行练习任务时，通常需要将数据集划分为练习集、验证集和测试集。这种划分是为了评估模子的性能并确保模子的泛化本领。数据集划分为练习集、验证集和测试集的比例。常见的比例为 70% 练习集、20% 验证集和 10% 测试集，也就是7:2:1。数据集已经按照尺度比例进行划分。 
标注格式:

• VOC格式 (XML)
  
• YOLO格式 (TXT)
  

1. yolo_dataset/
2. │
3. ├── train/
4. │   ├── images/
5. │   │   ├── image1.jpg
6. │   │   ├── image2.jpg
7. │   │   ├── ...
8. │   │
9. │   └── labels/
10. │       ├── image1.txt
11. │       ├── image2.txt
12. │       ├── ...
13. │
14. └── test...
15. └── valid...
17. voc_dataset/
18. │
19. ├── train/
20. │   ├───├
21. │   │   ├── image1.xml
22. │   │   ├── image2.xml
23. │   │   ├── ...
24. │   │
25. │   └───├
26. │       ├── image1.jpg
27. │       ├── image2.jpg
28. │       ├── ...
29. │
30. └── test...
31. └── valid...

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三、模子练习

3.1理论技能

       在施工人员安全装备穿着检测中，卷积神经网络（CNN）是一种非常得当的深度学习算法。CNN的计划专门针对图像数据，能够主动提取和辨认图像中的特性，得当于辨认施工人员所穿着的安全装备，例如安全帽、护目镜和手套等。该算法通过多个卷积层进行特性学习，能够捕捉到图像中的根本形状、边缘和纹理，这对于准确辨认安全装备至关告急。随后，池化层的引入有效低落了特性图的维度，减少了盘算复杂度，同时保留了告急的特性信息，从而进步了模子的鲁棒性，确保其在差别情况和条件下也能稳固工作。

       在模子练习过程中，CNN利用交织熵损失函数来评估分类性能，采用优化算法（如Adam或SGD）对网络权重进行更新，进而最小化练习误差。一旦模子练习完成，它能够在实时视频流中进行检测，主动辨认施工人员是否正确佩戴了安全装备，并在发现不符合安全尺度的情况时实时发出警报。这种实时监控本领不仅进步了施工现场的安全性，还为安全管理提供了强有力的技能支持，帮助管理人员更好地监视和维护施工安全，低落事故发生的风险。

3.2模子练习

       在安全装备穿着检测系统的数据集划分和准备完成后，接下来的步骤包罗情况配置、模子练习、模子评估、推理和结果可视化。首先，确保所有须要的工具和库已正确安装。创建一个假造情况来隔离项目依赖，并安装深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）以及YOLO相关的库。接着，编写数据集配置文件，以定义练习和验证数据的路径及种别信息，确保YOLO模子能够顺遂加载数据。

1. # 创建并激活虚拟环境
2. python -m venv yolov5_env
3. source yolov5_env/bin/activate  # Linux/Mac
4. # yolov5_env\Scripts\activate  # Windows
6. # 安装必要的库
7. pip install torch torchvision
8. pip install opencv-python
9. pip install matplotlib
10. pip install pandas
11. pip install tqdm
13. # 创建数据集配置文件
14. echo "train: ./train/images" > data.yaml
15. echo "val: ./val/images" >> data.yaml
16. echo "nc: 4" >> data.yaml  # 类别数量
17. echo "names: ['安全帽', '未佩戴安全帽', '穿反光背心', '未穿反光背心']" >> data.yaml

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       完成情况配置后，接下来进行模子练习。这一过程涉及调用YOLO的练习函数，指定数据集配置文件、输入图像的大小和其他超参数。模子将在数小时到数天内学习安全装备的特性。练习完成后，模子将保存以供后续推理利用。

1. import torch
2. from yolov5 import train
4. # 设置训练参数
5. train.run(
6.     data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
7.     imgsz=640,         # 输入图像大小
8.     batch=16,          # 每批次图像数量
9.     epochs=100,        # 训练轮数
10.     weights='yolov5s.pt',  # 预训练模型路径
11.     workers=4          # 数据加载线程数
12. )
14. # 训练完成后，输出模型保存路径
15. print("训练完成，模型保存于 runs/train/exp/weights/best.pt")

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       模子练习完成后，需要对模子进行评估，以验证其在验证集上的表现。这一步骤可以通过盘算均匀精度（mAP）等指标来完成。通过对验证集进行推理，模子将生成预测结果，评估其辨认安全装备的准确性和鲁棒性。

1. from yolov5 import val
3. # 设置评估参数
4. val.run(
5.     data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
6.     weights='runs/train/exp/weights/best.pt',  # 训练好的模型路径
7.     imgsz=640,         # 输入图像大小
8.     conf_thres=0.25,   # 置信度阈值
9.     iou_thres=0.45     # IOU阈值
10. )
12. # 输出评估结果
13. print("评估完成，查看结果在 runs/val/exp/")

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       完成评估后，接下来进行模子推理，以检测新图像中的安全装备佩戴情况。利用练习好的YOLO模子对待检测图像进行推理，模子将返回检测结果，包罗每个对象的边界框和分类。通过这一过程，可以实时评估安全装备的佩戴情况。
       末了，通过可视化检测结果，可以更直观地展示安全装备的辨认情况。将检测结果绘制在图像上，并保存或展示，以便于后续分析和反馈。这一过程有助于评估系统的实际应用效果，确保其在真实场景中的有效性。
四、总结

       安全装备穿着检测系统利用深度学习技能，旨在主动辨认和监控工作场所的安全装备佩戴情况。数据集包含四个主要分类：安全帽（佩戴安全帽的人员）、未佩戴安全帽（未佩戴安全帽的人员）、穿反光背心（穿着反光背心的人员）和未穿反光背心（未穿反光背心的人员）。在项目实施中，首先进行数据集划分和准备，接着配置情况并安装须要的深度学习库。通过调用YOLO模子进行练习，系统能够高效学习各种安全装备的特性，并在验证集上进行评估以确保准确性。最终，利用练习好的模子进行实时推理，主动检测安全装备的佩戴情况，并通过可视化结果展示辨认效果。该系统不仅提升了工作场所的安全管理效率，还为防止事故提供了有效保障，推动了智能安全管理的发展。

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