Condivisione della tecnologia

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Il rilevamento dell'elmetto basato sul deep learning è una tecnologia applicata alla sicurezza industriale e al monitoraggio intelligente. Utilizza modelli di deep learning per rilevare automaticamente se le persone nelle immagini o nei video indossano elmetti. Questa tecnologia è ampiamente utilizzata nei cantieri edili, nelle officine e in altri luoghi in cui è richiesta la protezione del casco di sicurezza e può migliorare efficacemente la sicurezza sul lavoro e l'efficienza gestionale. Quella che segue è un'introduzione sistematica a questo campo:

1. compiti e obiettivi

Il compito principale del rilevamento dell'elmetto protettivo è identificare e rilevare automaticamente le persone che indossano e non indossano elmetti protettivi da immagini o video. Gli obiettivi specifici includono:

• Rilevamento in tempo reale: Realizza il rilevamento del casco in flussi video in tempo reale e fornisce avvisi tempestivi.
• Alta precisione: Garantisce un'elevata precisione di rilevamento e un basso tasso di falsi allarmi per evitare rilevamenti mancati e falsi rilevamenti.
• robustezza: Mantiene prestazioni di rilevamento stabili in diverse condizioni ambientali, di illuminazione e di angolo di visione.

2. Tecniche e metodi

2.1 Modello di apprendimento profondo

L'apprendimento profondo svolge un ruolo importante nel rilevamento degli elmetti di protezione. Le architetture dei modelli comunemente utilizzate includono:

• Rete neurale convoluzionale (CNN): Utilizzato per l'estrazione e la classificazione delle caratteristiche dell'immagine, in grado di elaborare in modo efficiente i dati dell'immagine.
• Rete neurale convoluzionale regionale (R-CNN): Utilizzato per il rilevamento del target, in grado di rilevare e classificare più target nelle immagini.
• Rivelatori a stadio singolo (come YOLO e SSD): modello di rilevamento del target in tempo reale in grado di rilevare e classificare rapidamente i target nelle immagini.
• Rilevatore a due stadi (come Faster R-CNN): Un modello di rilevamento del target con elevata precisione, adatto a scenari che richiedono un'elevata precisione di rilevamento.

2.2 Metodo

• Preelaborazione delle immagini: preelaborare l'immagine di input, ad esempio normalizzazione, miglioramento dei dati, ecc., per migliorare la robustezza e la capacità di generalizzazione del modello.
• Modello di rilevamento del bersaglio: addestra modelli di rilevamento del target (come YOLO, SSD, Faster R-CNN, ecc.) per rilevare le persone nelle immagini e determinare se indossano un casco di sicurezza.
• Rilevazione multiscala: Migliorare le capacità di rilevamento di bersagli di diverse dimensioni e distanze attraverso metodi di rilevamento multiscala.
• Aumento dei dati e trasferimento dell'apprendimento: utilizzare la tecnologia di aumento dei dati per espandere il set di dati di training e migliorare le prestazioni del modello su set di dati di esempio di piccole dimensioni attraverso il trasferimento dell'apprendimento.

3. Set di dati e valutazione

3.1 Insieme di dati

I set di dati comuni utilizzati per il rilevamento dell'elmetto includono:

• Set di dati personalizzato: set di dati personalizzato, comprese immagini di persone che indossano e non indossano caschi in diversi ambienti e scenari.
• set di dati pubblici: I set di dati di rilevamento dei target come COCO e PASCAL VOC, sebbene non utilizzati specificatamente per il rilevamento di elmetti protettivi, possono essere utilizzati tramite l'annotazione dei dati e l'apprendimento del trasferimento.

3.2 Indicatori di valutazione

Le metriche comuni per valutare le prestazioni dei modelli di rilevamento degli elmetti includono:

• Precisione: Misura la proporzione di campioni reali tra i campioni positivi rilevati dal modello.
• Richiamare: Misura la proporzione di campioni reali rilevati correttamente dal modello.
• Precisione media media (mAP): misura le prestazioni di rilevamento medie del modello in diverse categorie e soglie IoU.
• tempo reale: La velocità di inferenza del modello, misurandone l'applicabilità in applicazioni in tempo reale.

4. Applicazioni e sfide

4.1 Aree di applicazione

La tecnologia di rilevamento degli elmetti di protezione basata sul deep learning ha importanti applicazioni in molti campi:

• sito di costruzione: Monitoraggio in tempo reale se il personale del cantiere indossa i caschi di sicurezza per migliorare l'efficienza della gestione della sicurezza.
• pavimento della fabbrica: Rileva automaticamente l'uso degli elmetti di sicurezza da parte dei dipendenti in officina per ridurre i rischi per la sicurezza.
• Monitoraggio intelligente: Integra la funzione di rilevamento del casco di sicurezza nel sistema di monitoraggio per realizzare avvisi automatici tempestivi e registrazione delle violazioni.
• sicurezza del traffico: Rileva e gestisci l'uso dei caschi nei cantieri stradali per garantire la sicurezza dei lavoratori edili.

4.2 Sfide e tendenze di sviluppo

Sebbene la tecnologia di rilevamento degli elmetti protettivi basata sul deep learning abbia compiuto progressi significativi, deve ancora affrontare alcune sfide:

• Diversità dei dati: Per migliorare le capacità di generalizzazione del modello sono necessari dati diversi che coprano ambienti, illuminazione e angoli di visione diversi.
• Occlusione e offuscamento: È difficile rilevare con precisione i caschi quando le persone sono bloccate e su sfondi complessi.
• prestazioni in tempo reale: Ottieni un rilevamento efficiente in tempo reale in flussi video con frame rate elevato per garantire i requisiti in tempo reale nelle applicazioni pratiche.
• piccolo problema del campione: In scenari e ambienti specifici, potrebbero non esserci dati sufficienti per la formazione ed è necessario utilizzare tecnologie di trasferimento dell'apprendimento e di miglioramento dei dati.

5. Direzione futura

• apprendimento autogestito: Ricercare metodi di apprendimento auto-supervisionato per ridurre la dipendenza da una grande quantità di dati annotati e migliorare la capacità di generalizzazione del modello.
• Algoritmo di rilevamento efficiente: sviluppare nuovi algoritmi di rilevamento leggeri per migliorare le prestazioni di rilevamento in tempo reale del modello sui dispositivi incorporati.
• Fusione multimodale: Combinato con altri dati del sensore (come immagini di profondità e immagini a infrarossi) per migliorare i risultati di rilevamento e la robustezza.
• Adattabilità della scena: Migliorare l'adattabilità del modello in diversi scenari e ambienti applicativi e migliorare l'universalità del rilevamento.

In sintesi, la tecnologia di rilevamento degli elmetti di protezione basata sul deep learning è di grande importanza nel migliorare la sicurezza sul lavoro e l’efficienza gestionale e ha ampie prospettive di sviluppo e spazio applicativo in applicazioni come cantieri edili, officine di fabbrica e monitoraggio intelligente.