人员玩手机离岗识别检测系统

人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。

在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。将一幅图片输入到yolo模型中，对应的输出是一个7x7x30张量，构建标签label时对于原图像中的每一个网格grid都需要构建一个30维的向量。对于输入图像中的每个对象，先找到其中心点。比如自行车，其中心点在黄色圆点位置，中心点落在网格内，所以这个网格对应的30维向量中，自行车的概率是1，其它对象的概率是0。所有其它48个网格的30维向量中，该自行车的概率都是0。这就是所谓的"中心点所在的网格对预测该对象负责"。