unity安全帽模型

众所周知，在一些施工工地，必须明确佩戴安全帽。可以对生命安全起到保障作用。该课题为常见的安全帽的识别，主要分为红色，蓝色，黄色三类安全帽。而安全帽的主要是红色，蓝色，黄色，而我们知道，任何颜色都是有红绿蓝三原色组成的，即RGB。通过R G B不同比例的组合，可以定位出红色，蓝色，黄色。但是现实中的图片，往往伴随着周边建筑物，植物等也有类似颜色，这时候通过以上颜色的方式仅仅还是初步的定位，这时候还需要结合形态学的知识，将面积大于或者小于一定阈值的干扰去除掉，留下精确的交通标志的轮廓，再原图基础上给显示出来，接下来分割出交通标志图片，进行神经网络的训练，从而识别出具体属于什么信号标志。整个设计配一个GUI可视化界面。

机械毕业设计——安全帽注塑模具设计及模腔三维造型CADCAM

# 视频预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --video_file=mydata/test.avi --device=GPU # 图片预测 !python PaddleDetection/deploy/python/infer.py --model_dir=inference_model/yolov3_darknet53_270e_voc --image_file=mydata/VID_20200310_174419_15.jpg --device=GPU

车辆，车牌，反光衣，安全帽等数据集 行业级别，可以用于商业算法训练落地 公路，高速路，服务区，停车区，园区，闸口，社区路口等实际场景拍摄获取 数据量大

安全帽

参考资料-安全帽检验报告GDAQ21302.zip

安全帽数据集： 1、1万多张标注好的数据图片， 2、类别：person、hat， 3、标签格式分别为txt和xml格式两种, 4、直接用于YOLO目标检测

安全帽目标检测数据集，标注好的图片，类别：person、hat，标签格式分别为txt和xml格式两种，数量一共有5000多张，可以用于多种算法的安全帽检测

安全(15)安全帽试验方法定义.pdf