目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 Mobilenet 算法

1.2 人脸检测模型

二、 数据集

2.1 数据集

2.2 数据扩充

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

    大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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    选题指导:

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       基于机器学习的工地员工安全着装识别系统

课题背景和意义

       工地员工安全着装的识别对于确保工地安全和预防事故具有重要意义。然而，传统的人工检查方式存在效率低下、主观性强等问题。基于机器学习的工地员工安全着装识别系统可以通过自动化和智能化的方式，准确判断工地员工是否佩戴了必要的安全装备，如安全帽、安全鞋等。该系统可以利用机器学习算法对工地员工的图像进行分析和识别，从而提高工地安全管理的效率和准确性。这样的系统不仅可以提升工地的安全性，减少事故发生的可能性，还可以为相关管理部门提供及时的监控和预警，对于工地施工管理具有重要的意义。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 Mobilenet 算法

       MobileNet是一种轻量化神经网络，其核心思想是采用深度可分离卷积。深度可分离卷积由深度卷积和点卷积两部分组成。通过使用深度可分离卷积替代传统卷积，MobileNet能够在减少网络参数和计算量的同时提取图像特征，从而显著提高网络的计算速度。

       在深度可分离卷积中，不同特征层使用不同的卷积核进行深度卷积操作，以提取特征。而点卷积类似于普通卷积操作，使用大小为1×1的卷积核。这种结构的设计使得MobileNet具有更小的参数量和计算量，从而在保持较高准确性的情况下实现了更高的计算速度。

       深度卷积的设计初衷是为了降低卷积运算的计算量。在深度卷积中，每个输出通道只包含与之对应的输入通道的特征信息，而不包含其他输入通道的信息。深度卷积的输出通道数量与输入通道数量相同，不改变输入通道数。而逐点卷积（点卷积）与传统的卷积操作类似，其卷积核大小为1×1×M，其中M是深度卷积输出的通道数。逐点卷积通过对深度卷积的特征图在深度上进行加权组合，实现了不同通道之间的特征信息融合。因此，逐点卷积的输出通道数与传统卷积相同。深度卷积和逐点卷积的结合使得深度卷积能够在减少计算量的同时实现通道之间的特征信息融合，从而提高了网络的效率和性能。

       Mobilenetv3利用神经网络架构搜索方法NAS和NetAdapt技术相结合，使得网络更适合移动端和嵌入式设备的CPU结构。NAS用于搜索和优化网络结构，以在资源受限的情况下减少模型参数量和计算量。NetAdapt则通过微调网络层的通道数和分辨率，实时优化网络的计算量，适应不同的硬件平台。

        Mobilenetv3网络通过结合深度可分离卷积和线性瓶颈倒残差结构，引入SE注意力机制和改进尾部结构，实现了更优良的检测网络模型。深度可分离卷积和线性瓶颈倒残差结构降低了参数量和计算量，提高了速度和效率。SE注意力机制自适应地调整通道的重要性，增强了模型的表达能力和准确度。改进的尾部结构利用更大的卷积核和改变上采样方式，捕捉和处理图像细节信息。这些改进使得Mobilenetv3成为高效、轻量级且具有强大性能的检测网络模型。

1.2 人脸检测模型

       Retinaface是当前人脸检测网络中性能最优的算法之一，它是一个集人脸分类、边界框回归以及关键点回归于一体的多分支检测网络。采用Retinaface作为人脸检测的基础网络，它由三个部分构成。主干特征提取网络，用于对输入图片进行初步的特征提取。然后是加强特征提取网络，对主干特征进行特征融合和加强，进一步提取更丰富的特征信息。最后是网络的预测层，用于预测检测结果。在Retinaface模型的检测过程中，首先确定多个固定的先验框（Anchor框），然后利用人脸分类检测网络判断先验框内部是否为人脸，并通过人脸框回归预测网络来调整先验框的位置，得到最终的人脸预测框。除了人脸框的位置，Retinaface模型还进行人脸关键点回归预测，得到五个人脸关键点的位置，通常是两只眼睛、鼻子以及嘴巴的左右两侧。这些关键点的获得是通过对先验框中心进行偏移，每个关键点需要两个参数来调整，从而得到关键点的横纵坐标。

       特征金字塔FPN的构建过程如下：首先，利用1x1的卷积对获得的有效特征层C3进行通道数的调整，得到P3特征层。然后，对P3特征层进行上采样操作，使其尺寸扩大。同时，将获得的有效特征层C2也经过1x1的卷积来调整通道数，以便进行逐元素相加的操作，这个相加的操作就是特征金字塔FPN的特征融合。依次类推，不断融合获得的有效特征层，形成一个融合了浅层到深层的特征图。这样可以充分利用各个层次的特征信息，解决了特征信息丢失和小目标漏检的问题。

二、 数据集

2.1 数据集

       由于网络上缺乏现有的适用于工地员工安全着装识别的数据集，我决定自己进行网络爬取，收集了大量包含工地员工图像的数据样本来构建一个全新的数据集。通过编写网络爬虫程序，我能够从不同来源的图片中获取样本数据，并进行标注和分类。这个自制的数据集包含了各种工地员工的图像样本，覆盖了不同工种、不同环境和不同着装情况。通过自制数据集，我能够获得更真实、多样的工地员工图像数据，这将为我的工地员工安全着装识别系统的改进提供更准确、可靠的实验基础。

  

2.2 数据扩充

       为了进一步提升工地员工安全着装识别系统的性能和泛化能力，我计划对已有的自制数据集进行数据扩充。数据扩充是一种通过对原始数据进行变换、旋转、平移、缩放等操作来生成新样本的方法。通过数据扩充，我可以增加数据集的规模，丰富不同角度和光照条件下的样本，提高系统对各种工地环境中员工安全着装的识别能力。我将利用图像处理和增强技术，结合现有数据集进行数据扩充，并进行实验评估，以验证扩充后数据集对系统性能的提升效果。

  

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

  

3.2 模型训练

       基于机器学习的工地员工安全着装识别系统的设计思路可以如下：

•  数据收集：收集包含工地员工穿着不同安全着装的图像数据集。确保数据集中包含各种安全着装的样本，例如安全帽、安全鞋、反光背心等。
• 数据预处理：对收集到的图像数据进行预处理，如图像大小调整、灰度化、裁剪等操作。可以考虑使用数据增强技术来扩充数据集，例如旋转、翻转、缩放等。
• 特征提取：使用适当的特征提取方法提取图像中的特征。对于安全着装检测，利用改进的Mobilenetv3模型在保证准确性的情况下，显著缩减了模型大小并提高了实时检测速率。对于身份识别，采用Retinaface+Facenet网络，通过优化主干特征提取网络和构建人脸识别数据库，实现了高准确率和实时性。
• 模型训练：根据特征提取得到的特征，使用机器学习算法或深度学习模型进行训练。可以选择支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、卷积神经网络(CNN)等模型进行训练和分类。
• 模型评估和优化：使用交叉验证等方法对训练的模型进行评估，并根据评估结果进行模型的优化和调整。可以尝试不同的特征提取方法、模型结构和超参数设置来提高模型的准确性和鲁棒性。 

相关代码示例：

class MobileNetV3(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000, input_size=224, width_multiplier=1.0):
        super(MobileNetV3, self).__init__()
        # 定义网络结构
        self.num_classes = num_classes
        self.input_size = input_size

        # 定义网络的通道数和扩展比例
        channels = [16, 16, 24, 24, 40, 40, 40, 80, 80, 80, 112, 112, 160, 160, 160]
        channels = [int(c * width_multiplier) for c in channels]

        # 定义网络的卷积块
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, channels[0], kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(channels[0])
        self.layers = nn.ModuleList()

        # 添加深度可分离卷积块
        for i in range(0, len(channels) - 1):
            self.layers.append(DepthwiseSeparableConv(channels[i], channels[i + 1], stride=2 if i == 0 else 1))

        # 添加最后的卷积层和全局平均池化层
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels[-2], channels[-1], kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(channels[-1])
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)

        # 添加分类器
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(channels[-1], 1280),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(1280, num_classes),
        )

海浪学长项目示例：

最后

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