人员规范操作行为识别系统

人员规范操作行为识别系统通过Python基于yolov5网络深度学习架构模型对现场人员操作行为进行实时监测分析，如果人员规范操作行为识别系统yolov5网络深度学习架构模型发现现场人员未按照要求规范进行操作、遗漏操作步骤更改先后作业顺序或者操作不规范，yolov5网络深度学习架构模型系统立即抓拍存档现场语音播报提醒相关人员行为不规范请立即改正，并同步违规信息到后台，推动现场作业安全着装规范、提升安全规范作业效率。

YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分 割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B 个边界框， 由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测， 并计算对应边界框的置信度。

YOLO网络仅使用卷积层， 属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时， 加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。而其他主流网络，大多数需要对已经过神经网络处理输出的图像进行再处理。