办公室睡岗检测算法详解:基于YOLOv5的目标检测技术
办公室睡岗检测算法详解:基于YOLOv5的目标检测技术
办公室睡岗检测算法结合了YOLOv5和CNN深度学习模型,通过分析员工的头部姿态、眼睛闭合状态以及身体活动等特征,来判断员工是否在工作时陷入睡眠状态。这种基于深度学习的解决方案不仅提高了工作效率,还降低了人力资源成本。
办公室睡岗检测算法结合了YOLOv5和CNN深度学习模型,办公室睡岗检测算法利用办公室内的摄像头捕获实时场景图像,分析员工的头部姿态、眼睛闭合状态以及身体活动等特征,来判断员工是否在工作时陷入睡眠状态。这种分析是基于大量标注数据训练得到的,能够以高准确率识别出睡岗行为。一旦发现潜在的睡岗行为,系统将自动抓拍现场图像,并触发告警机制。这些图像和告警信息将被存档,以便于后续的审核和分析。这种自动化的处理方式不仅提高了响应速度,也减少了对人工巡视的依赖,从而降低了人力资源成本。
YOLOv5算法具有4个版本,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,本文重点讲解YOLOv5s,其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
- 输入端-输入端表示输入的图片。该网络的输入图像大小为608*608,该阶段通常包含一个图像预处理阶段,即将输入图像缩放到网络的输入大小,并进行归一化等操作。在网络训练阶段,YOLOv5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自适应锚框计算与自适应图片缩放方法。
- 基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络,该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构,而且使用了Focus结构作为基准网络。
- Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置,利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块,但是实现的细节有些不同。
- Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法,输出端的分支个数不尽相同,通常包含一个分类分支和一个回归分支。YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数,从而进一步提升算法的检测精度。
在现代办公环境中,员工的工作效率和安全是企业关注的焦点。然而,员工在工作期间的睡岗行为不仅影响工作效率,还可能引发安全事故。为了解决这一问题,我们提出了一种基于YOLOv5和CNN深度学习算法的办公室睡岗检测方案。该方案通过先进的图像识别技术,实时监控员工的工作状态,有效识别并预警睡岗行为。办公室睡岗检测算法通过结合YOLOv5和CNN深度学习技术,提供了一种高效、自动化的解决方案,以识别和预警员工的睡岗行为。这不仅提高了办公环境的安全性,也为人力资源管理提供了宝贵的数据支持。
# 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()
办公室睡岗检测算法通过自动化的监测方式,我们的系统能够不间断地对员工的工作状态进行监测。这大大降低了对人工巡视的依赖性,使得管理层可以将更多的精力投入到其他重要的管理工作中。同时,这也提高了监测的连续性和覆盖范围,确保了办公环境的安全。除了实时监测和告警,我们的算法还能够通过数据分析提供员工的工作行为历史记录。这些数据可以帮助企业了解员工的工作习惯和效率,为人力资源管理提供有力的支持。通过对这些数据的深入分析,企业可以制定更有效的工作安排和员工激励措施,从而提高整体的工作效率。