【结业设计】基于YOLO的工地工人安全作业操作检测 人工智能 深度学习 Pytho ...

 一、背景意义

       随着构筑行业的快速发展，工地安全问题日益受到重视。工人安全装备的穿戴，如安全帽和反光背心，直接关系到工人的生命安全。然而，在实际施工情况中，经常出现工人未佩戴安全装备的情况，导致安全隐患增加。利用深度学习技能开辟一套能主动辨认工人安全作业检测系统显得尤为重要。本项目的数据集包罗多种分类：安全帽、未佩戴安全帽、未穿反光背心、工人和反光背心。通过及时监测工人的安全装备穿戴情况，管理职员可以或许及时发现并纠正不符合安全标准的行为，低落事故发生率。该系统能有效辨认未佩戴安全装备的工人，提示工人及时穿戴，确保其在施工现场的安全。
二、数据集

2.1数据收罗

起首，需要大量的安全装备类图像。为了获取这些数据，可以采取了以下几种方式：

• 网络爬虫：利用Python的BeautifulSoup和Selenium编写了一个网络爬虫，从公开的图片网站、社交媒体和一些开源图片库中抓取了大量图片。在抓取过程中，确保每张图片都有清晰的目的物体，而且避免重复图片。
  
• 开源数据集：从网上下载了一些公开的数据集。这些数据集为项目提供了一个精良的起点，尤其在数据量不足时，它们可以极大地进步模型训练的效果。
  
• 自界说照片：为了增加数据的多样性，还拍摄了一些照片，包罗差异的品种、背景和光照条件，以确保数据的丰富性和代表性。
  

在收集到大量图片后，对这些原始数据进行了洗濯和筛选：

• 去除低质量图片：一些图像含糊、分辨率过低大概有其他物体干扰的图片被剔除掉。确保每张图片都能清晰地展示安全装备类特征是数据质量的关键。
  
• 同一格式：将所有图片转换为同一的JPEG格式，并将图片的分辨率同一到256x256像素，如许可以在后续的训练中淘汰不须要的图像缩放操作，包管数据的一致性。
  
• 分类整理：将所有图片按照类别进行分类，分别放入对应文件夹中。每个类别的文件夹下严格只包罗对应的图片，避免数据集出现杂乱。
  

2.2数据标注

        收集的数据通常是未经处理处罚的原始数据，需要进行标注以便模型训练。数据标注的方式取决于任务的范例：

• 分类任务：为每个数据样本分配类别标签。
  
• 目的检测：标注图像中的每个目的，通常利用界限框。
  
• 语义分割：为每个像素分配一个类别标签。
  

       在利用LabelImg标注工地工人安全装备穿戴数据集的过程中，标注者面临数据量巨大和工地情况复杂性带来的寻衅。每张图像的标注可能耗时数分钟，标注者需正确辨认安全帽、未佩戴安全帽、反光背心及未穿反光背心等渺小差异。此外，标注后需进行复核，以确保标注的一致性和正确性。这一过程虽然工作量巨大，但高质量的标注对后续模型训练至关重要，直接影响工人安全装备的辨认效果和效率。

 包罗1206张安全装备图片，数据会集包罗以下几种类别

• 安全帽：指佩戴安全帽的职员。
  
• 未佩戴安全帽：指未佩戴安全帽的职员。
  
• 未穿反光背心：指未穿反光背心的职员。
  
• 职员：在工地上工作的职员。
  
• 反光背心：指穿着反光背心的职员。
  

2.3数据预处理处罚

数据预处理处罚是为模型训练准备数据的关键步调，重要包罗以下内容：

• 图像格式转换：将收集到的图像转换为同一的格式（如JPEG或PNG），并调整为雷同的尺寸，以便于模型输入。
  
• 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，增加样本数量，进步模型的鲁棒性和泛化能力。
  
• 归一化处理处罚：对图像像素值进行归一化处理处罚，将其缩放到0到1之间，以加快模型训练过程，确保训练过程的稳固性。
  
• 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保每个集的样本可以或许代表团体数据分布，便于后续模型训练和评估。
  

       在利用深度学习进行训练任务时，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分是为了评估模型的性能并确保模型的泛化能力。数据集划分为训练集、验证集和测试集的比例。常见的比例为 70% 训练集、20% 验证集和 10% 测试集，也就是7:2:1。数据集已经按照标准比例进行划分。 
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、模型训练

3.1理论技能

在工人安全作业监测系统中，CNN可以通过以下步调进行应用：

• 数据收罗：系统起首通过摄像头收罗工人在作业过程中的及时视频或图像数据。这些数据可能包罗工人的动作、工具的利用情况以及工作情况的变化。
  
• 数据预处理处罚：收罗到的图像数据需要颠末预处理处罚，以去除噪声、调整图像大小和格式。这一步调通常包罗图像加强、归一化以及数据扩增，以进步模型的鲁棒性。
  
• 特征提取：利用CNN进行特征提取，卷积层通过卷积核扫描图像，提取出工人动作和情况特征。随着网络条理的加深，模型可以或许学习到越来越复杂的特征，如工人的姿态、动作细节和工具的利用状态。
  
• 分类与检测：颠末特征提取后，CNN将输出特征图，接着通过全毗连层进行分类，判定工人当前的行为是否安全。比方，可以将工人的行为分为“安全”、“危险”或“需要注意”等类别。
  
• 及时监测与反馈：监测系统可以及时分析工人的行为，并在检测到危险行为时，立刻发出警报，提示工人注意安全。同时，系统可以记载危险事件的数据，为后续分析提供依据。
  

CNN通常采用以下计算方法：

• 卷积操作：利用卷积核对输入图像进行滑动操作，计算局部区域的特征。卷积操作可以有效提取图像的边缘、角点和纹理特征。
  

• 激活函数：在每个卷积层后应用激活函数（如ReLU），引入非线性，加强模型的表达能力。
  
• 池化层：通过最大池化或均匀池化层对卷积层的输出进行下采样，淘汰特征图的尺寸，低落计算复杂度，同时保存重要特征。
  

• 损失函数与优化算法：利用交织熵损失函数（对于分类任务）评估模型的预测效果，并通过优化算法（如Adam或SGD）更新网络权重，以最小化损失。
  
• 迁移学习：在数据量不足时，可以利用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet）进行迁移学习，以加快训练速度并进步模型的精度。
  

3.2模型训练

在工地工人安全装备穿戴辨认系统的数据集划分和准备完成后，开辟一个基于YOLO项目通常涉及几个关键步调。
       起首，情况配置是开辟YOLO项目的第一步。确保所有须要的库和工具已正确安装。这一过程通常在捏造情况中进行，以避免与其他项目的依靠辩论。安装深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）以及YOLO所需的相关库非常重要。可以通过下令行创建并激活捏造情况，然后利用pip安装所需的库，以确保YOLO项目顺利运行。

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

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       接下来，准备数据集配置文件和超参数设置是至关重要的一步。数据集配置文件需要包罗类别信息及其路径，以便YOLO模型可以或许正确加载数据。通常利用YAML格式来形貌数据集的结构，确保每个类别的名称与数据会集标注一致。此外，还需要设置训练的超参数，如学习率、批次大小等，以优化模型的训练效果。

1. # data.yaml示例
2. train: ./train/images  # 训练集图像路径
3. val: ./val/images      # 验证集图像路径
4. nc: 5                  # 类别数量
5. names: ['安全帽', '未佩戴安全帽', '未穿反光背心', '工人', '反光背心']

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       模型训练是YOLO项目的核心步调。通过调用YOLO的训练函数，指定利用的数据集、训练图像的大小及其他参数。训练的目的是通过不断调整模型权重，最小化损失函数，从而进步模型在特定任务上的正确性。该步调需要耐烦，因为训练过程可能需要几小时到几天，详细取决于数据集的大小和模型的复杂性。

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
7.     imgsz=640,         # 输入图像大小
8.     batch=16,          # 每批次图像数量
9.     epochs=50,         # 训练轮数
10.     weights='yolov5s.pt',  # 预训练模型
11.     workers=4          # 数据加载线程数
12. )

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       训练完成后，需要对模型的性能进行评估。通过在验证集上测试模型的表现，评估指标包罗正确率、召回率和F1分数等。利用YOLO提供的评估函数，可以加载训练好的模型权重，并在验证集上进行推理，生成评估报告。这一环节至关重要，有助于了解模型在差异类别上的辨认能力及其鲁棒性。

1. from yolov5 import val
3. # 评估模型
4. val.run(
5.     weights='runs/train/exp/weights/best.pt',  # 最佳模型权重
6.     data='data.yaml',                           # 数据集配置文件
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. )

复制代码

       一旦模型颠末训练和评估，接下来是利用训练好的模型进行推理，对新图像进行检测，并可视化效果。这一过程验证模型的实际效果，可以或许展示其能力。通过读取待检测的图像，模型会返回检测效果，并将目的框选出来，帮助开辟者理解模型的实际表现。

1. import cv2
2. import torch
4. # 加载模型
5. model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt')
7. # 读取图像并进行推理
8. img = cv2.imread('test_image.jpg')
9. results = model(img)
11. # 显示检测结果
12. results.show()  # 在窗口中显示检测结果
13. results.save('output')  # 将检测结果保存到output文件夹

复制代码

四、总结

       利用深度学习技能，及时监测工人是否佩戴安全装备，提拔施工安全性。该系统的数据集包罗五个重要分类：安全帽、未佩戴安全帽、未穿反光背心、工人和反光背心。通过对图像进行数据收罗、洗濯、标注和预处理处罚，确保数据的高质量和多样性。在系统开辟中，起首进行情况配置，确保安装所需的深度学习框架与YOLO相关库。接着，通过配置数据集文件和超参数，开展模型训练。训练完成后，通过评估模型性能，验证其在差异场景下的辨认能力。最后，模型推理和效果可视化使得监测工作更加直观和高效。

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