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8-4項目2—安全帽檢測賦能安全管理模塊?人臉識別:機器也認識你目錄CONTENTS提出問題01預備知識03解決方案02任務1—準備訓練模型用的樣本集04任務3—檢測視頻中的人員是否佩戴安全帽06任務2—訓練YOLOv10s模型05一.提出問題問題描述建筑工地、化工工廠、礦山作業(yè)等復雜場景下要求工作人員必須佩戴安全帽,這一舉措不僅事關每位人員的生命安全,還是企業(yè)安全生產的基本保障。然而,在實際生活和工作中,總有一些人抱著僥幸的心理,違規(guī)不戴安全帽,置自己生命于不顧,給本人、企業(yè)帶來較大的安全隱患。為及時、有效地提醒工作人員佩戴安全帽,最大限度保障生命財產安全,是否可以運用計算機視覺設計一個安全帽智能檢測系統(tǒng)賦能這方面的安全防范工作呢二.解決方案具體方案基于YoloV10的解決方案三.預備知識1.YOLOv10簡介YOLOv10是基于UltralyticsPython軟件包開發(fā)的,以較低的計算需求實現了最先進的性能,為實時目標檢測提供了一種新方法三.預備知識1.YOLOv10簡介YOLOv10模型測試結果預訓模型的80個識別類別三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型(1)創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境創(chuàng)建運行環(huán)境yolo10的結果激活運行環(huán)境yolo0三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型(2)安裝YOLOv10的相關包(3)下載預訓模型(4)模型檢測①方法1:命令方式三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型命令執(zhí)行結果打開predict文件夾,發(fā)現里面的所有圖像都進行了標注三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型②方法2:代碼行方式目標檢測結果三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型三.預備知識2.淺嘗YOLOv10的預訓練模型四.任務1——準備訓練模型用的樣本集1.標注圖像
樣本圖像(左圖)標注后的內容(右圖)四.任務1——準備訓練模型用的樣本集2.分割訓練集和驗證集四.任務1——準備訓練模型用的樣本集2.分割訓練集和驗證集五.任務2——訓練YOLOv10s模型1.配置data.yaml文件五.任務2——訓練YOLOv10s模型2.訓練模型配置了兩塊NVIDIAQuadroRTX4000GPU的DELL服務器提供算力五.任務2——訓練YOLOv10s模型2.訓練模型模型訓練結果五.任務2——訓練YOLOv10s模型2.訓練模型主要評估指標的變化情況六.任務3——檢測視頻中的人員是否佩戴安全帽1.構建識別模型并打開攝像頭六.任務3——檢測視頻中的人員是否佩戴安全帽2.定義視頻幀繪圖函數六.任務3——檢測視頻中的人員是否佩戴安全帽3.檢測每幀圖像中人員是否佩戴安全帽六.任務3——檢測視頻中的人員是否佩戴安全帽3.檢測每幀圖像中人員是否佩戴安全帽人員沒有佩戴安全帽(左圖)佩戴安全帽(右圖)的檢測結果六.任務3——檢測視頻中的人員是否佩戴安全帽3.結論借助YOLOv10構建一個實時安全帽檢測系統(tǒng),
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