摄像头识别安全帽佩戴系统依据现场已经部署的监控摄像头，摄像头识别安全帽佩戴系统实时识别现场监控画面，分析工作人员是不是戴安全帽，摄像头识别安全帽佩戴系统对进到施工作业区域的员工进行全自动识别，当系统检验人员未戴安全帽时，可以立即警报，报警系统同步消息提醒到后台管理人员。
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。
针对不同的目标检测算法而言，我们通常需要执行图片缩放操作，即将原始的输入图片缩放到一个固定的尺寸，再将其送入检测网络中。YOLO系列算法中常用的尺寸包括416*416，608 *608等尺寸。原始的缩放方法存在着一些问题，由于在实际的使用中的很多图片的长宽比不同，因此缩放填充之后，两端的黑边大小都不相同，然而如果填充的过多，则会存在大量的信息冗余，从而影响整个算法的推理速度。为了进一步提升YOLOv5算法的推理速度，该算法提出一种方法能够自适应的添加最少的黑边到缩放之后的图片中。
摄像头识别安全帽佩戴系统运用深度学习+边缘计算，全天候不间断对作业现场人员安全帽佩戴识别进行识别预警，进行积极主动的安全工作。摄像头识别安全帽佩戴系统与人工识别对比，摄像头识别安全帽佩戴系统可以做到全部作业区域实时覆盖分析的效果。不需要人工每时每刻紧盯视频，为监管人员的工作带来了便利。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()摄像头识别安全帽佩戴系统：对现场监控画面进行实时分析，运用视频ai识别和机器学习技术，实现对现场出入口、作业区域等地方工作人员是不是戴安全帽实时识别、分析与预警提醒，并把警报截屏和视频储存在数据中，可以根据时间段查询报警记录和警报截屏。
