面向轻量化网络的安全帽佩戴检测方法研究

针对当前安全帽检测算法存在的普遍适用性和效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的视觉检测算法,旨在提高建筑工地人员的安全防护水平。该算法可以自动识别并检测工地上工人是否佩戴安全帽,以实现更高效的安全管理。首先,基于当前流行的YOLO网络构建了高效提取不同环境下安全帽的特征和位置信息的安全帽佩戴检测网络。其次,为了增强实用性,本文基于PyQt5设计了工地安全帽检测的可视化操作界面。实验结果表明提出的安全帽检测模型在各种工地环境下均展现出卓越性能,能够达到92.5%的平均检测精度。这不仅实现了高精准度的安全帽自动检测,还通过可视化操作界面,极大地便利了安全帽的检测工作,充分满足了检测任务的准确性与实时性要求。

基于Hadoop的网站大数据分析系统设计

通过Python爬虫技术获取网站海量数据,使用分布式系统架构Hadoop与并行计算模型MapReduce,建立大数据计算分析平台。应用该方法,以住房网站为例,按照房价数据的信息格式进行爬虫算法设计,获取网站多维度数据,结合相关算法得出分析数据,采用ECharts对数据进行可视化绘制曲线,实现了对网站海量数据的爬取和大数据分析。