人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。...在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法，人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警，人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统基于yolov7网络模型计算机识别技术，人员摔倒识别预警系统 人员跌倒检测系统对画面中人员摔倒进行实时检测识别抓拍告警。...图片 YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...图片 YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测，Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。...OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。...图片目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。Yolov5中添加了FPN+PAN结构，相当于目标检测网络的颈部，也是非常关键的。图片
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型，对现场画面开展7×24h无间断分析，减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。...opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高，识别精密度97%，对人员抽烟行为精准识别。...图片传统背景差分法，结合OpenCV中的图像高斯平滑预处理以及腐蚀、膨胀图像形态学处理方法，实现一个更符合实际场景需要的运动目标检测方法。...实验效果比较分析表明，该目标检测算法较传统目标检测算法能够提取更加准确和完整的运动目标轮廓。...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
工厂人员行为识别检测系统通过yolo计算机AI智能视频分析技术采用FPN+PAN的结构，实时分析个人的违规行为和物体不安全状态，工厂人员行为识别检测系统利用现场已有的监控摄像头，改变原先的传统安防监控作业方式...，对工厂车间开展AI视频管理将进一步提高车间安全作业效率，降低人力成本。...图片YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。...在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。图片
人员睡岗检测识别系统是基于现场监控摄像头视频采集现场的监控图象画面，运用ai智能神经网络算法和机器学习技术，替代人的眼睛，全天候不间断监控人员办公区域，自动对视频监控画面人员睡岗离岗行为进行分析识别，为安全工作护航...后台监管管理人员不大可能在24小时内一直都实时监控后台监控画面，及时获得重要信息。...人员睡岗检测识别系统能够实现智能预警，改进管控人员及时看后台监控大屏画面的低效，实时发现各种事故隐患，马上开展预警提醒输信息内容，避免意外发生的机率。...前端摄像头（不分品牌型号，支持rtsp取流即可）把现场监控视频采集上传视频流至系统服务器，人员睡岗检测识别系统，并展开分析。系统发现工作现场有睡觉行为，进行抓拍、保存，并根据需要进行报警和提示。...高效协助后台监管人员实时监测现场人员异常行为，最大程度降低误报，同时也便于事后管理查询视频。
人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术，人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时，不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP...Head输出端-Head用来完成目标检测结果的输出。针对不同的检测算法，输出端的分支个数不尽相同，通常包含一个分类分支和一个回归分支。...YOLOv4利用GIOU_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，从而进一步提升算法的检测精度。图片
人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。...图片 Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
工厂人员工装穿戴检测系统运用最新深度神经网络和云计算技术对监控摄像头拍摄的画面进行实时分析。...一旦发现工作人员没有按要求穿衣服，工厂人员工装穿戴检测系统会自动传出报警，在提醒后台人员的前提下，同步一键备份违规时间、地址和相片到数据库系统。...假如在监控画面上发觉不穿工装，系统会积极开启警报提示。工厂人员工装穿戴检测系统AI场景响应式，自动感知场景与环境变化，适用于背光 自适应、雨雾自适应、速度自适应。...图片工厂人员工装穿戴检测系统是基于规模性工作服图片数据分析训练，依据人工智能算法准确判断工装合规、工装颜色鉴别；工厂人员工装穿戴检测系统并将人员违规时间、地址、图片通知后台平台，后台人员可以及时获悉处理现场人员违规行为
办公室人员离岗识别检测系统根据yolov7网络模型深度学习技术，办公室人员离岗识别检测系统能够7*24小时全天候自动识别人员是否在岗位。...YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。...相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS...图片近年来，实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。...；在 CPU 上使用的实时目标检测器的设计主要基于 MobileNet、ShuffleNet 或 GhostNet；为 GPU 开发的实时目标检测器则大多使用 ResNet、DarkNet 或 DLA，
工厂人员作业流程合规实时检测系统通过python+yolov5网络模型深度分析技术，工厂人员作业流程合规实时检测算法融入具体的操作流程当中，算法可以实现对流水线上人员的每一个流程每个动作进行识别，将现场操作行为识别得出的结果与系统中约定的标准进行比对...，如现场操作行为符合标准不进行预警，如在现场人员操作时间、动作行为等方面出现差异不符合标准，则自动预警，并即时提醒现场人员进行改正。...图片目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，...图片YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP
1. 涉及模块 datetime os random sys PyQt5 2. 运行效果 支持功能： 添加信息 修改信息 删除信息 查询信息 文件存储数据，每...
人员跌倒检测识别预警系统通过python+opencv深度学习网络模型架构，人员跌倒检测识别预警系统实时监测老人的活动状态，通过图像识别和行为分析算法，对老人的姿态、步态等进行检测和识别，一旦系统检测到跌倒事件...，立即发出预警信号，并通知相关人员前往提供援助。...人员跌倒检测模型选择使用Python语言。...之所以人员跌倒检测模型使用Python，是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...这给人员跌倒检测模型带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。
可疑人员检测报警系统基于智能视频分析，对指定区域内的可疑逗留人员进行检测报警，在铁路、公路、银行等公共安全区域提供预报警，真正做到事前预警，事中常态检测，事后规范管理，将安防操作人员从繁杂而枯燥的“...在传统的视频监控系统中，操作人员盯着屏幕电视墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息，而使视频监控工作失去意义。...智能视频分析系统以数字化、网络化视频监控为基础，用户可以设置某些特定的规则，系统识别不同的物体，同时识别目标行为是否符合这些规则，一旦发现监控画面中的异常情况，系统能够以最快和最佳的方式发出警报并提供有用信...息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，最大限度的降低误报和漏报现象。...可疑人员检测报警系统的优势： 1.告警精确度高 智能视频分析系统内置智能算法，能排除气候与环境因素的干扰，有效弥补人工监控的不足，减少视频监控系统整体的误报率和漏报率。
工厂人员着装识别检测，依据智能视频分析和神经网络算法技术，实时分析和识别现场监控视频画面信息。...工厂人员着装识别检测针对不穿工装的行为及时报警抓拍，将警报截屏和视频保存到数据库系统中发给后台，并把违规记录推送到有关人员。报警记录和警报截屏可以根据时间段查询，助力施工现场智能化管理。...图片当实际操作人员进到作业范围时，也要依照操作流程穿戴工装，但很多操作人员一般不按规定佩戴工装，这种违规行为给作业实际操作人员带来一定的安全隐患，作为后台监督人员不能及时有效地提醒制止现场人员违规行为，...图片工厂人员着装识别检测依据智能视频分析技术，能够实现全天候不间断，自动发觉管控区域范围中人员不穿工装行为，降低误报和漏报现象。...工厂人员着装识别检测集成到智能门禁系统中，当作业人员进到防护区域进行工作时，工厂人员着装识别检测需检测是否穿戴工作服，若未穿戴工作服则无法开启门禁，这样可以提升安全作业的效率降低危险意外的发生。图片
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。...人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...在我看来，人员闯入检测告警算法YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，人员闯入检测告警算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...Focus结构与CSP结构；Neck网络：人员闯入检测告警算法目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：人员闯入检测告警算法输出层的锚框机制与
表头功能实现 我们按照模板的思路先拖一个内容结构组件 [在这里插入图片描述] 修改标题，将返回按钮打开 [在这里插入图片描述] 说明文字那绑定了一个变量，我们需要创建一个变量，点击变量管理，我们创建一个全局变量...在这里插入图片描述] 表格内容功能实现 接着就是在内容插槽中放置具体的内容，选中选项卡+表格组件 [在这里插入图片描述] 首先是绑定数据源 [在这里插入图片描述] 接着就是定义选项卡的内容，需要在变量管理定义一个数组用来定义选项卡的各种状态...city" } ] 然后进行数据绑定 [在这里插入图片描述] 总结 刚开始学习PC端组件还是比较困难的，设置的点也特别多，对比发现PC端的组件的复杂度要远远超过移动端的，慢慢摸索吧，估计离掌握到能开发出系统来还是有很长的路要走的
上期回顾 微搭目前已经开发了PC端程序的搭建，但是有一点不方便的是并没有以官方组件库的形式体现，需要启用人员招聘管理系统的模板才可以使用PC端的功能。...}, }) } 在调用低码的时候需要传参，参数的设置 $scope.id44.recordSlot [在这里插入图片描述] PC端的调用和移动端略有不同 更新的业务逻辑 上传人员的逻辑是打开一个更新的页面
今天来说下添加人员（后台管理人员），昨天写了登录操作，今天我们来添加人员，为了追求真实性，字段设置为：id、create_time、update_time、display、username、userpass
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