AI智慧工地监测系统
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案例介绍
通过接入网络摄像头实时数据，基于深度学习技术，实现两个任务：
通过yolov8实现实时的人物、火焰、浓烟、吸烟等目标检测；
对mobilenet网络加入CBAM注意力机制，并修改输出层为多个分类分支，实现一张人物输入，可同时输出多个属性（头盔、其他设备等）；
修改loss函数与改进优化器，更好的适应生产场景的应用。
前后端对接，为客户提供更为简易的操作界面。
通过yolov8实现实时的人物、火焰、浓烟、吸烟等目标检测；
对mobilenet网络加入CBAM注意力机制，并修改输出层为多个分类分支，实现一张人物输入，可同时输出多个属性（头盔、其他设备等）；
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通过接入网络摄像头实时数据，基于深度学习技术，实现两个任务：
通过yolov8实现实时的人物、火焰、浓烟、吸烟等目标检测；
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