php做网站的分站,杭州公司注册费用,网站建设与维护怎么学,营销网站运营的基本环节基于Faster R-CNN的安全帽目标检测项目通常旨在解决工作场所#xff0c;特别是建筑工地的安全监管问题。这类项目使用计算机视觉技术#xff0c;特别是深度学习中的Faster R-CNN算法#xff0c;来自动检测工人是否正确佩戴了安全帽#xff0c;从而确保遵守安全规定并减少事…基于Faster R-CNN的安全帽目标检测项目通常旨在解决工作场所特别是建筑工地的安全监管问题。这类项目使用计算机视觉技术特别是深度学习中的Faster R-CNN算法来自动检测工人是否正确佩戴了安全帽从而确保遵守安全规定并减少事故风险。
项目背景与目标 在建筑、矿山和其他高风险作业环境中安全帽是保护工人免受头部伤害的基本装备。然而人工检查安全帽的佩戴情况效率低下且容易出错。因此开发自动化检测系统可以提高工作效率和安全性。
技术细节
数据收集 项目首先需要收集大量包含工人头像和安全帽的图像数据这些数据可能来自于监控摄像头或专门拍摄的照片。数据标注 对于每一张图片需要手动标注安全帽的位置这通常涉及划定边界框并标记类别例如有安全帽、无安全帽。模型训练 使用标注过的数据集来训练Faster R-CNN模型。Faster R-CNN是一个两阶段的目标检测模型它包括一个区域提议网络RPN用于生成候选区域以及一个用于分类和定位的后续网络。模型评估 在测试集上评估模型的性能调整超参数以优化准确性和召回率。部署 将训练好的模型部署到实际环境中如连接到现场的摄像头实时分析视频流识别未戴安全帽的人员。
应用与优势
实时监控系统能够连续地分析视频流及时发现未佩戴安全帽的情况。减少人力成本自动化检测减少了对人工监督的需求节省了人力资源。提高安全性通过及时提醒未遵守安全规定的工人降低潜在的事故风险。数据分析收集的数据可用于进一步分析安全行为模式帮助改善安全管理策略。
挑战与限制
光照条件变化室外环境光照变化大可能影响检测效果。遮挡问题工人的姿势、其他物体或人群的遮挡会增加检测难度。计算资源实时视频处理需要强大的计算能力尤其是在边缘设备上。
总之基于Faster R-CNN的安全帽目标检测项目是一个综合了数据科学、计算机视觉和深度学习技术的解决方案旨在提高工作场所的安全性。 1. 训练模型前的准备 A.数据准备
数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式 # 单行数据的结构 (path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name)# Note:# 一个path_filename 可能对应多个类别(class_name)每个类别占用一行数据# x1, y1, x2, y2 是原图像的坐标, 而不是ratio后图像上的坐标# (x1, y1) 标注框的左上坐标; (x2, y2) 标注框的右下坐标# x1,y1-------------------# | |# | |# | |# | |# ---------------------x2,y2
可以运行如下代码实现数据集的准备工作:
python3 ./data/data_pro.py
将在./data文件夹下生成annotation.txt文件这样训练数据的准备工作即完成。
# path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name
/home/myuser/xujing/Faster-R-CNN_hat/data/JPEGImages/000605.jpg,37,12,151,154,hat
/home/myuser/xujing/Faster-R-CNN_hat/data/JPEGImages/000605.jpg,243,1,393,176,hat
/home/myuser/xujing/Faster-R-CNN_hat/data/JPEGImages/PartB_02176.jpg,92,593,180,684,person
/home/myuser/xujing/Faster-R-CNN_hat/data/JPEGImages/PartB_02176.jpg,229,648,357,777,person
B.配置文件准备
根据自己的训练集和训练任务修改./keras_frcnn/config.py的配置文件,相关参数的解释和配置如下
self.verbose True # 显示训练过程
self.network vgg # backbone 目前支持vgg(VGG16),resnet50,xception,inception_resnet_v2# 数据增强策略
self.use_horizontal_flips False # 水平随机裁剪
self.use_vertical_flips False # 垂直随机裁剪
self.rot_90 False # 随机90度旋转# Anchor Box的scale
# 根据具体的情况去修改一般是图像或目标的大小做调整
# self.anchor_box_scales [128,256,512]
self.anchor_box_scales [4,8,16,64,128,256,512,1024]# Anchor Box的ratio
self.anchor_box_ratios [[1, 1], [1, 2], [2, 1]]
# self.anchor_box_ratios [[1, 1]]# 图像最小变填充后的尺寸
self.im_size 600# 图像channel-wise上的mean和std,这个值是根据ImageNet数据集得到的
# 可以根据自己训练集调整
self.img_channel_mean [103.939, 116.779, 123.68]
self.img_scaling_factor 1.0# 一次得到的ROI的个数
self.num_rois 32# RPN网络特征图的缩小倍数(VGG16的是16,其他网络请自行修改该参数)
# 换网络时 要换的
self.rpn_stride 16
# 训练时是否做类别blance
self.balanced_classes False# Regression时的scaling the stdev
self.std_scaling 4.0
self.classifier_regr_std [8.0, 8.0, 4.0, 4.0]# 训练集制作过程中的正负样本的划分策略详细才考faster R-CNN原论文
# overlaps for RPN
self.rpn_min_overlap 0.3
self.rpn_max_overlap 0.7# overlaps for classifier ROIs
self.classifier_min_overlap 0.1
self.classifier_max_overlap 0.5# class类别映射
self.class_mapping None# base network的预训练模型的存放位置
# keras预训练模型可以在这里下载 https://github.com/fchollet/deep-learning-modelsself.model_path ./pre_train/vgg16_weights_tf_kernels_notop.h5 # 我们使用VGG162. 训练模型
预训练模型Shell下运行
python3 train_frcnn.py --path./data/annotation.txt --networkvgg --input_weight_path./pre_train/vgg16_weights_tf_kernels_notop.h5
windows下直接运行我们写好的批处理文件
run_train.bat 3. 模型推断 将需要测试的图像和视频拷贝到./new_test文件夹
A.单张图像推断
Shell下运行
python3 test_frcnn.py --path./new_test
windows下直接运行我们写好的批处理文件
run_inference.bat
B.视频推断
Shell下运行
python3 test_frcnn_video.py --path./new_test/test_video.mp4
windows下直接运行我们写好的批处理文件
test_video.bat
4. DEMO
