創(chuàng)意：將現(xiàn)有想法進(jìn)行某種組合

目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)與安全帽佩戴檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)

近幾年來，目標(biāo)檢測(cè)算法取得了很大的突破，目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)，確定其位置和大小，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心問題之一。由于各類物體有不同的外觀和形態(tài)，再加上成像時(shí)光照等因素的干擾，目標(biāo)檢測(cè)一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最具有挑戰(zhàn)性的問題。

安全帽佩戴檢測(cè)模型

對(duì)于圖像識(shí)別，采用傳統(tǒng)的算法（opencv的一些算法），判斷形狀、顏色等等，我們?cè)趯?shí)驗(yàn)室和辦公場(chǎng)所做測(cè)試，效果還不錯(cuò)，和容易識(shí)別出來。 一旦到了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，圖像完全不行，連人和車都識(shí)別不出來。在不同光線下不論采用什么顏色空間（RGB、HSV什么）都無法分離出合理的色彩，更不要提判斷和檢測(cè)了。有感于實(shí)際的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，決定放棄傳統(tǒng)的算法，拿起深度學(xué)習(xí)的工具，來搞定這個(gè)項(xiàng)目。
安全帽佩戴檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)安全領(lǐng)域應(yīng)用的典型場(chǎng)景。
基于PaddleX/PaddleDetection+Paddle+Lite,也可以實(shí)現(xiàn)安全帽檢測(cè)模型在樹莓派上的部署。

以終為始-場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)項(xiàng)目

從問題找到想解決的場(chǎng)景，為實(shí)現(xiàn)某個(gè)特定的場(chǎng)景的解決方案，探索形成一系列“創(chuàng)意”項(xiàng)目。
1、一個(gè)想法
結(jié)合實(shí)際問題，產(chǎn)生關(guān)于一個(gè)場(chǎng)景的想法。
2、嘗試驗(yàn)證
可以從易到難，從最熟悉的思路做起，開始嘗試解決方案。
3、用項(xiàng)目記錄進(jìn)展
一個(gè)孤立的項(xiàng)目不能形成一套解決方案，但可以逐步探索，每一次探索可能就產(chǎn)生了新的項(xiàng)目
4、從飛槳社區(qū)獲取靈感

總結(jié)

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