安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质.pdf
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相关资料
安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质.pdf
本发明公开了一种安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质,其中训练方法包括获取工业场所图片集;对工业场所图片集进行标签标记,其中标签类别包括安全帽和工作人员;将标签标记处理后的工业场所图片集划分为训练集和测试集;构建安全帽佩戴识别模型框架,包括基于CNN的特征提取网络、基于GCN的标签分类器建立网络,特征提取网络得到的特征向量与标签分类器作点积运算输出预测分数矩阵;基于训练集和测试集对安全帽佩戴识别模型进行训练,得到最终的安全帽佩戴识别模型。本方案能够正确、高效的识别工业场所工作人员佩戴安全帽的情况
过热度识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质.pdf
本发明公开了一种过热度识别模型训练方法、识别方法、设备及存储介质,该训练方法包括获取电解质形貌图像,进行火眼口位置标注,得到火眼样本数据集;对电解质形貌图像进行去背景处理和类别标注,得到类别样本数据集;对火眼样本数据集进行预处理,得到第一特征图;构建的YOLO‑V5网络模型包括Backbone部分、Neck部分以及预测层部分,Backbone部分包括Focus层、MobileNet‑V2模块以及第一CSP模块;利用火眼样本数据集对YOLO‑V5网络模型进行训练;对类别样本数据集中的每个样本进行预处理,得到
安全帽佩戴识别方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种安全帽佩戴识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待识别图像帧;对所述待识别图像帧进行图像分割处理,得到所述待识别图像帧中的人脸头部图像;通过训练完成的安全帽佩戴识别模型对所述人脸头部图像进行识别,得到所述待识别图像帧中的人员是否正确佩戴安全帽的识别结果;发送所述识别结果至提示器,以使所述提示器在所述待识别图像帧中的人员的安全帽佩戴情况不符合预设条件时,进行信息提示。采用本方法能够实现实时判断出现在摄像头监测范围内的人员是否佩戴有安全帽以及是否正确佩戴了安全帽,从而提高安全帽
安全帽的佩戴识别方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种安全帽的佩戴识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括:实时获取监控设备采集的现场图像;从现场图像中提取出人员图像;基于人员图像检测是否佩戴安全帽;若检测到未佩戴安全帽,则发出警报。从而能够通过图像识别的方式检测施工人员是否佩戴有安全帽,无需人工监管,识别更加精准却效率更高,并且能够在检测到施工人员未佩戴安全帽时及时发出警报进行提醒,使得施工人员及时佩戴安全帽,提高了施工作业的安全性。
模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种模型训练方法、图像识别方法、装置、设备及存储介质,通过获取包括具有标记信息的多个样本图像的样本集,对样本集中的样本图像执行第一特征提取操作,得到第一图像特征;对属于同种类别的样本图像执行第二特征提取操作,得到与每种类别的样本图像分别对应的第二图像特征;基于第一图像特征、各第二图像特征以及标记信息对多任务学习模型进行训练,得到目标多任务学习模型,本申请的方案训练得到的目标多任务学习模型能够在兼顾硬件计算能力的同时具有较高的准确度。