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    工人规范操作识别检测 yolov5

    工人规范操作识别检测通过yolov5+python网络模型技术,工人规范操作识别检测对工人的操作进行实时监测,当工人规范操作识别系统检测到工人操作不符合规范时,将自动发出警报提示相关人员采取措施。行为检测合规算法中应用到的YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片,并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。

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    渣土车智能识别系统

    渣土车智能识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术,渣土车智能识别系统对禁止渣土车通行现场画面中含有渣土车时进行自动识别监测,渣土车智能识别系统并自动抓拍告警。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;Mosaic数据增强:Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对小目标的检测效果很不错。

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    视频监控边缘分析盒

    视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术,共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理,提高视频分析的速度。视频监控边缘分析盒可以应用于加油站智能视频分析、明厨亮灶视频监控智能分析、工地监控分析、城管视频监控分析、工厂视频监控智能分析、煤矿监控视频分析等场景。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域,而是将图像分割成单元格,通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。

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    领券