基于深度学习的头盔检测-文件交换- MATLAB中心

基于深度学习的头盔检测

版本1.0.1(1.08 MB)由 Takuji Fukumoto)

这是一个示例代码，使用Yolo v2模型来检测戴头盔或不戴头盔的人。

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更新周五，2020年12月25日06:28:20 +0000

从GitHub

深度学习对象检测技术有时用于图像中的人物检测。

人的检测在自动驾驶系统中非常常见。此外，它还用于工厂和工作场所。
他们检查工人的行为或工人是否在危险区域穿戴必要的设备。

他的文件是一个示例代码，使用标记的视频数据训练一个对象检测模型(Yolo v2)，以检测一个人是否戴头盔。

(Keyward)
·图像处理·计算机视觉·深度学习·机器学习·CNN·Yolo v2·物体检测

福本拓治(2023年)。基于深度学习的头盔检测GitHub (https://github.com/mathworks/Helmet-detection-using-deep-learning/releases/tag/1.0.1)。检索2023年4月12日。

你必须在Yolo v2中安装预先训练好的CNN模型，如Resnet 50用于特征提取。

使用R2019a创建

兼容R2019a及后续版本

窗户 macOS Linux

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开始狩猎!

版本	发表	发布说明
1.0.1	12月25日06:28	参见GitHub上此版本的发布说明:https://github.com/mathworks/Helmet-detection-using-deep-learning/releases/tag/1.0.1	下载
1.0.0	8月13日20:06		下载

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