人工智能Java SDK:安全帽检测

安全帽检测SDK

安全帽检测。

  • 支持类别:
  • safe
  • unsafe

SDK功能

  • 安全帽检测,给出检测框和置信度
  • 三个模型:
  • 小模型(mobilenet0.25)
  • 中模型(mobilenet1.0)
  • 大模型(darknet53)

运行小模型例子 - SmallSafetyHelmetDetectExample

  • 测试图片


    small

运行中模型例子 - MediumSafetyHelmetDetectExample

  • 测试图片


    medium

运行大模型例子 - LargeSafetyHelmetDetectExample

  • 测试图片


    large
/**
 * 安全帽检测例子
 *
 * 目录:http://aias.top/
 *
 * @author Calvin
 */
public final class Yolov5sExample {

  private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Yolov5sExample.class);

  private Yolov5sExample() {}

  public static void main(String[] args) throws IOException, ModelException, TranslateException {
    Path imageFile = Paths.get("src/test/resources/demo.jpg");
    Image image = ImageFactory.getInstance().fromFile(imageFile);

    Criteria<Image, DetectedObjects> criteria = new Yolov5sDetect().criteria();

    try (ZooModel model = ModelZoo.loadModel(criteria);
        Predictor<Image, DetectedObjects> predictor = model.newPredictor()) {
      DetectedObjects detections = predictor.predict(image);
      List<DetectedObjects.DetectedObject> items = detections.items();

      List<String> names = new ArrayList<>();
      List<Double> prob = new ArrayList<>();
      List<BoundingBox> boxes = new ArrayList<>();
      for (int i = 0; i < items.size(); i++) {
        DetectedObjects.DetectedObject item = items.get(i);
        if (item.getProbability() < 0.5f) {
          continue;
        }
        if (item.getClassName().equals("person")) {
          continue;
        }
        names.add(item.getClassName());
        prob.add(item.getProbability());
        boxes.add(item.getBoundingBox());
      }

      detections = new DetectedObjects(names, prob, boxes);
      ImageUtils.saveBoundingBoxImage(image, detections, "helmet_head_person_s.png", "build/output");

      logger.info("{}", detections);
    }
  }
}

运行成功后,命令行应该看到下面的信息:

[INFO ] - [
    class: "safe 0.9983590245246887", probability: 0.99835, bounds: [x=0.244, y=0.000, width=0.086, height=0.150]
    class: "unsafe 0.998088538646698", probability: 0.99808, bounds: [x=0.226, y=0.204, width=0.115, height=0.263]
    class: "safe 0.997364342212677", probability: 0.99736, bounds: [x=0.584, y=0.247, width=0.162, height=0.302]
    class: "safe 0.9963852167129517", probability: 0.99638, bounds: [x=0.319, y=0.000, width=0.076, height=0.133]
    class: "safe 0.9952006936073303", probability: 0.99520, bounds: [x=0.757, y=0.262, width=0.111, height=0.264]
]

目录:

http://www.aias.top/

Git地址:

https://github.com/mymagicpower/AIAS
https://gitee.com/mymagicpower/AIAS

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,711评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,932评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,770评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,799评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,697评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,069评论 1 276
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,535评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,200评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,353评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,290评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,331评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,020评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,610评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,694评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,927评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,330评论 2 346
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,904评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容