一种基于改进的YOLOv5s模型的吸烟行为检测方法

    公开(公告)号:CN119273898A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411452108.4

    申请日:2024-10-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进的YOLOv5s模型的吸烟行为检测方法,属于目标检测领域。包括:采集吸烟行为图像,对所述吸烟行为图像进行预处理、图像增强以及标注构建数据集;构建吸烟行为检测模型,基于所述数据集对所述吸烟行为检测模型进行训练,训练过程中进行正样本扩充,训练完成后得到训练好的吸烟行为检测模型;将待检测的图像输入所述训练好的吸烟行为检测模型,实现吸烟行为检测。该方法通过改进激活函数提高了计算效率,通过改进损失函数提高了模型收敛的速度和目标检测的精度,解决了现有吸烟行为检测方法实时性低、准确率低的问题。

    一种用于生产现场的目标检测告警方法及系统

    公开(公告)号:CN117612064A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202311580399.0

    申请日:2023-11-24

    Abstract: 本发明涉及一种用于生产现场的目标检测告警方法及系统,包括:对历史图像中的检测目标进行标注并设定锚定框构建训练样本集;构建目标检测模型,基于训练样本集对目标检测模型进行训练得到训练好的目标检测模型;从前端设备获取视频流数据,将视频流数据转换为帧图像输入训练好的目标检测模型得到推理图;对推理图去除冗余的检测框得到目标检测结果,对目标检测结果进行判断得到异常信息,将异常信息通过消息队列推送给告警管理模块进行告警。本发明实现了生产现场多种类型异常信息的自动识别及告警,降低了生产成本,提高了生产的安全性。

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