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内容概要:本文介绍了基于YOLOv5框架的一套骑行未戴头盔行为识别算法的设计方案及其组件构成。文中详细展示了从初始的输入到预警通知输出整个自动化流程,并涵盖了多个关键组件,如输入处理部分包括视频与图像源接入等;模型部分应用YOLOv5进行行人、电动车、摩托车以及头盔的识别,并设置不同的过滤条件以提高检测精度;同时,通过对多个过滤条件进行逻辑组合判定来精确触发警告信息,最终生成了标准化的数据传输及通知模块。 适用人群:AI视觉算法研究员、机器学习开发者和视频监控系统的实施者. 使用场景及目标:本设计适用于智慧城市建设中的交通安全管理场景,旨在自动检测未按规定佩戴安全帽的骑行者,并能快速定位风险位置及时作出提醒。 其他说明:该文为从事计算机视觉项目的团队提供了切实可行的技术参考路径,尤其对于利用深度学习技术对特定场景违规现象的智能化监测有着重要意义。
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算法编排协议接口
1. 算法协议
{
"id": "qixingweidaitoukui", // 算法 id
"name": "骑行未戴头盔", // 算法名称
"version": "1.0", // 算法版本
"date": "2024-09-12", // 发布日期
"chain": [ // 算法链路逻辑
{
"id": "83a31c85",
"type": "input",
"code": "input_video",
"param": {},
"config": {
"id": "",
"type": "",
"channel": "",
"ip": "",
"port": "",
"username": "",
"password": ""
},
"script": "",
"target": [
"79bd615a"
]
},
{
"id": "79bd615a",
"type": "model",
"code": "model_yolov5",
"param": {
"type": "yolov5",
"name": "tinyolov5",
"version": "1.0",
"frame": "onnx",
"model": "tinyolov5-v1s.onnx",
"cfg": "tinyolov5s.yaml",
"names": "tinyolov5s.names"
},
"config": {
"conf_thres": "0.25",
"iou_thres": "0.45",
"objects": [
{
"name": "人",
"threshold": "0.6"
}
]
},
"script": "",
"target": [
"65ae0dfd"
]
},
{
"id": "c8bd3304",
"type": "model",
"code": "model_yolov5",
"param": {
"type": "yolov5",
"name": "cycle",
"version": "2.0",
"frame": "onnx",
"model": "cycle-v2s.onnx",
"cfg": "cycle.yaml",
"names": "cycle.names"
},
"config": {
"conf_thres": "0.25",
"iou_thres": "0.45",
"objects": [
{
"name": "电动车",
"threshold": "0.6"
},
{
"name": "摩托车",
"threshold": "0.6"
}
]
},
"script": "",
"target": [
"65ae0dfd"
]
},
{
"id": "582cf819",
"type": "model",
"code": "model_yolov5",
"param": {
"type": "yolov5",
"name": "helmet",
"version": "2.0",
"frame": "onnx",
"model": "helmet-v2s.onnx",
"cfg": "helmet.yaml",
"names": "helmet.names"
},
"config": {
"conf_thres": "0.25",
"iou_thres": "0.45",
"objects": [
{
"name": "未戴头盔",
"threshold": "0.6"
}
]
},
"script": "",
"target": [
"9a6c0ed9"
]
},
{
"id": "65ae0dfd",
"type": "filter",
"code": "filter_area",
"param": {},
"config": {
"inside": "1",
"area": [
{
"id": "",
"polygon": []
}
]
},
"script": "",
"target": [
"9a6c0ed9"
]
},
{
"id": "9a6c0ed9",
"type": "filter",
"code": "filter_combination",
"param": {},
"config": {
"main": "人",
"subs": [
{
"names": ["未戴头盔"],
"position": "top",
"overlap": "0.8",
"status": "1"
},
{
"names": ["电动车","摩托车"],
"position": "bottom",
"overlap": "0.2",
"status": "1"
}
]
},
"script": "",
"target": [
"30a699bf"
]
},
{
"id": "30a699bf",
"type": "logic",
"code": "logic_combination",
"param": {},
"config": {},
"script": "logic_combination.py",
"target": []
},
{
"id": "1b898c86",
"type": "output",
"code": "output_warning",
"name": "输出",
"param": {
"type": ""
},
"config": {
"task_id": "",
"algorithm_id": "",
"version": "",
"event_id": "",
"warn_id": "",
"status": "",
"begin_time": "",
"datetime": ""
"image": {},
"objects": [],
"title": "",
"description": ""
},
"script": "",
"target": []
}
]
}
2. 算法组件
// 组件格式
{
"id": "", // 组件 Id
"type": "", // 组件类型
"code": "", // 组件唯一码
"param": {} // 固定参数
"config": {} // 内&外部参数
"script": "", // 脚本文件
"target": [] // 目标节点
}
2.1. 输入组件
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