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工装穿戴检测系统 着装合规检测识别系统

工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练,完成图片视频实时分析,着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别;即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容,不用人工控制;识别监管区工作人员工作服装,真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理;降低乱报和泄露;视频录像,便捷后管理方法查看。...现阶段,优化算法已经快速更改人民的生活习惯性,工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广,现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化,但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节

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人员拥挤检测系统

人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术,人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集(出现拥挤情况)时,人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。...在我看来,YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方,虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足,但是它们确定可以提升检测算法的性能。

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皮带撕裂检测系统

皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态,皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查,尽快发现皮带安全隐患,避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS...A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片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...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。图片

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目标检测框回归问题

https://zhuanlan.zhihu.com/p/330613654 目标检测模型训练的时候有两个任务,框分类(框里是什么)和框回归(框在哪),本文主要讲第二点。...GIoU loss缓解了IoU loss在预测框和GT框之间IoU为0,梯度为0的问题。实验中GIoU收敛比较慢,DIoU缓解了GIoU这个问题;CIoU基于DIoU,添加了一个关于长宽比的惩罚项。...这句话很对,但是IoU只是整体metric(比如mAP)中的一部分,这一个部分达成了“optimizing a metric itself”,问题是局部最优不一定能达到全局最优,这个问题导致IoU loss...一个问题在于无论是IoU也好,还是后面提出来的其他惩罚项也好,既缓解了一部分问题,也带来了新的问题;另一个问题是,整体地“optimizing a metric itself”这个命题听起来很美好,但是基本不可实现...3、anchor free 这里我们没提到anchor free的目标检测框回归计算方式,但是思路是类似的,基于上述的思路,可以很自然地想到anchor free目标检测器里框回归会如何设计。 ?

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iDAQ动平衡检测系统

动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速,告知转子不平衡点,通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡:是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡,不需要动平衡机,仅需要动平衡检测系统,较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统(刚性转子、挠性转子和微速差双转子)需要有不同的动平衡检测方式: 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子,因其支承和转子的刚度相当大,转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...,可以用刚体力学的办法来处理其平衡问题。...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号,对这些信号进行分析,获取振动信号的峰值和相对于基准的相位,从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。

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河道船舶识别检测系统

河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术,河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测,若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示:输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP

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人员跌倒识别检测系统

人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法,人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警,人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。...此外,研究者发现使用动态标签分配技术时,具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题:「如何为不同分支的输出分配动态目标?」...针对这个问题,研究者提出了一种新的标签分配方法,称为从粗粒度到细粒度(coarse-to-fine)的引导式标签分配。

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皮带断裂识别检测系统

皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测,当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...OpenCV-Python是一个Python绑定库,旨在解决计算机视觉问题。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。...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。图片

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皮带跑偏检测系统

皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测,一旦皮带跑偏检测系统YOLOv7网络架构训练模型监测到现场皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物等异常情况时,皮带跑偏检测系统马上开展警报...图片YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...图片YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上,30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。

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工装识别工装检测系统

工装识别工装检测系统通过yolov7+python网络模型算法智能分析技术,工装识别工装检测系统对现场人员是否穿戴的进行实时分析,发现现场画面人员未按要求着装,系统会自动抓拍发出警报并讲违规图片视频保存下来...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。...此外,研究者发现使用动态标签分配技术时,具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题:「如何为不同分支的输出分配动态目标?」...针对这个问题,研究者提出了一种新的标签分配方法,称为从粗粒度到细粒度(coarse-to-fine)的引导式标签分配。YOLOv7 的策略是使用组卷积来扩展计算块的通道和基数。

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煤矿皮带撕裂检测系统

煤矿皮带撕裂检测系统可以全天候监管皮带的运送的工作情况,当煤矿皮带撕裂检测系统监管皮带撕裂时,马上停止皮带的运送,精准定位到皮带的裂开部位,工作员能够及时到现场维护保养。...煤矿皮带撕裂检测系统是一套专门用于监控和防止皮带撕裂的安全检测系统。煤矿皮带撕裂检测系统目的是为了及时检测皮带表层的撕裂状况,防止因为不及时处理而进一步损坏皮带。...煤矿生产运输过程中,皮带撕裂难题自身是不可避免的,但煤矿皮带撕裂检测系统最大程度地降低皮带撕裂的损失,有效提升皮带机生产运输过程的效率。...煤矿皮带撕裂检测系统24小时对皮带开展全方位及时安全检查,可快速全自动识别分析安全隐患,提升保护效率;将警报截屏和视频保存到数据库系统,后期可根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询。

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车辆逆行识别检测系统

车辆逆行识别检测系统通过opencv+yolo网络深度学习技术,车辆逆行识别检测系统对现场画面中车辆逆向行驶行为进行检测抓拍预警。...若车辆逆行识别检测系统检测到道路上有车辆逆向行驶时,车辆逆行识别检测系统则抓拍预警。...图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。...图片Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。图片

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反光衣穿戴检测系统

反光衣穿戴检测系统借助现场已经安装好的监控摄像头对现场作业人员反光衣、安全帽穿戴、高空作业安全带佩戴情况等实时监测,反光衣穿戴检测系统检测到违规行为如:不穿反光衣不戴安全帽不戴安全带或者抽烟玩手机等,系统立即抓拍发给后台系统...反光衣穿戴检测系统可远程监控和检测现场人员是不是按照规定进行作业,真正做到安全生产信息化管理,规范管理。...一旦发生安全问题,那么不仅没有“安,稳,长,满,优”的可能,而且还是失职,是对各方面的不负责,对企业和员工的安全不负责,更是对自身的安全不负责。...反光衣穿戴检测系统可以从360度全天候不间断全自动检测作业区域,实时分析检测作业人员是否存在违规情况。违规视频和截屏可以从后台客户端查看。

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煤矿皮带异物检测系统

煤矿皮带异物检测系统通过OpenCv+yolo网络架构利用现场已有的摄像头监测皮带区域,对皮带跑偏,皮带堆煤,皮带异物等情况进行实时视频分析,获取分析结果,并将结果传送给控制系统。...煤矿皮带异物检测系统OpenCv+yolo网络架构根据推送情况,来决定接下来是否要远程启停皮带,将相关异物,皮带跑偏等现象进行纠正。...图片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...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

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Snort入侵检测防御系统

早期的IDS(入侵检测系统)就是用来进行监控的,后来发展到IPS(主动防御系统)进一步的可以再进行监控的同时,如果发现异常可以进行一些动作来阻断某些攻击。...检测内容:(不够细致) 只能检测到网络7层结构的第四层,像是应用层的服务、病毒.....都检测不到 鉴于此,在实际网络应用中常常两种防御系统结合来使用,在重要的服务器上使用HIDS,而其他主机使用NIDS...不过考虑到操作系统平台的安全性、稳定性,同时还要考虑与其它应用程序的协同工作的要求。如果入侵检测系统本身都不稳定容易受到攻击,就不能很好的去检测其它安全攻击漏洞了。...早期的IDS(入侵检测系统)就是用来进行监控的,后来发展到IPS(主动防御系统)进一步的可以再进行监控的同时,如果发现异常可以进行一些动作来阻断某些攻击。...不过考虑到操作系统平台的安全性、稳定性,同时还要考虑与其它应用程序的协同工作的要求。如果入侵检测系统本身都不稳定容易受到攻击,就不能很好的去检测其它安全攻击漏洞了。

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