安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法可以通过opencv+yolo网络对现场画面中人员穿戴着装进行实时分析检测，判断人员是否穿着反光衣/安全帽。在应用场景中，安全帽/反光衣/工作服检测应用十分重要，通过对人员的规范着装进行实时监测与预警，可以降低安全隐患，提高安全性。 安全帽/反光衣/工作服自动识别检测算法通过对监控视频的图像进行实时检测，可实时检测指定区域内的工作人员是否按照要求穿戴安全帽、反光衣/工作服，当发现视频画面内出现人员违规时，将立即触发告警并抓拍、弹窗提示等，提醒管理人员及时处理，真正做到施工工地、工厂的安全信息化管理，做到事前预防、事中常态检测、事后规范管理。

高光检测及图像修复-matlab图像处理-去反光-去图像反光

智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

一般的那种玻璃瓶子材质，化学试管，烧杯，水杯等，透明但是有光泽，适用于绝大多数的透明玻璃，shader和贴图都在里面

硅基液晶(LCOS)空间光调制器件的特点是反射光成像，要求照明光束发散角小，均匀性好。对此，设计了由抛物型反光碗、复眼透镜、偏振分光棱镜、聚光镜等组成的用于LCOS 的照明系统，对抛物反光碗以及复眼透镜各参数的设计原理做了详细分析，具体包括光源出射角度，光源的总体长度，所需均匀照亮的尺寸，抛物反光碗各参数对出射角度的影响，其实现原理主要包括复眼透镜匀光理论。设计要求光源出射角度小于10°，总体长度为220 mm，均匀照明面积为20 mm×20 mm，最后给出聚光透镜组的设计结果，使光线聚焦到LCOS 表面，照度值要达到0.35 lx/m2，其不均匀度在15%以内。进一步使用Lighttools 软件，对其进行仿真，由照度曲线图和照度栅格图可知，设计结果满足设计要求。

1、YOLOv7反光衣检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5反光衣检测和模型训练 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv3反光衣检测 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

计算机辅助工业设计

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