轻松上手安全帽检测

及时排查安全帽佩戴的规范性并给予提醒，可以大大降低施工安全隐患。通过使用PaddleX中目标检测算法PP-YOLOV2进行视频分析，监控安全帽佩戴，可以提升施工安全系数，辅助实现施工现场智能化建设。

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1.项目说明

在该项目中，主要向大家介绍如何使用目标检测来实现对安全帽的检测，涉及代码以及优化过程亦可用于其它目标检测任务等。

在施工现场，对于来往人员，以及工作人员而言，安全问题至关重要。而安全帽更是保障施工现场在场人员安全的第一防线，因此需要对场地中的人员进行安全提醒。当人员未佩戴安全帽进入施工场所时，人为监管耗时耗力，而且不易实时监管，过程繁琐、消耗人力且实时性较差。针对上述问题，希望通过视频监控->目标检测->智能督导的方式智能、高效的完成此任务。

5月12日晚19:00，我们将在线分享安全帽检测方案详解和避坑指南，30分钟直达产业项目落地！ 欢迎大家扫码报名直播课，如有更多技术交流与合作，也欢迎大家扫码进群。

业务难点：

精度要求高 由于涉及安全问题，需要精度非常高才能保证对施工场所人员的安全督导。需要专门针对此目标的检测算法进行优化。精度要求高 监控受拍摄角度、光线变化、天气影响，有时会存在遮挡，导致安全帽显示不全，对检测具有一定的干扰。小目标检测 由于实际使用过程中，人员离镜头较远，因此需要模型对小目标的检测有较低的漏检率。

2.数据准备

数据集中包含了5000张已经标注好的数据。该项目采用目标检测的标注方式，在本文档中提供了VOC数据集格式。

解压项目提供的数据：

In [ ]

!unzip  /home/aistudio/data/data50329/HelmetDetection.zip -d /home/aistudio/work/dataset

更改一下命名:

dataset/                          dataset/  ├── annotations/      -->         ├── Annotations/  ├── images/                       ├── JPEGImages/

In [ ]

%cd /home/aistudio/work/dataset%mv annotations Annotations%mv images JPEGImages

数据集分类情况: head , helmet, person.

更多数据格式信息请参考数据标注说明文档

安装PaddleX:

In [ ]

!pip install paddlex

数据切分 将训练集和验证集按照8.5：1.5的比例划分。 PaddleX中提供了简单易用的API，方便用户直接使用进行数据划分。In [ ]

!paddlex --split_dataset --format voc --dataset_dir /home/aistudio/work/dataset --val_value 0.15

dataset/                          dataset/  ├── Annotations/      -->         ├── Annotations/  ├── JPEGImages/                   ├── JPEGImages/                                    ├── labels.txt                                    ├── train_list.txt                                    ├── val_list.txt

3.模型选择

PaddleX提供了丰富的视觉模型，在目标检测中提供了RCNN和YOLO系列模型。在本项目中采用YOLO作为检测模型进行安全帽检测。

4. 模型训练

在本项目中，采用YOLOV3作为安全帽检测的基线模型，以COCO指标作为评估指标。具体代码请参考train.py

运行如下代码开始训练模型：

In [ ]

# 单卡训练%cd /home/aistudio/!python /home/aistudio/code/train.py

In [ ]

# 四卡训练%cd /home/aistudio/!export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3!python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 /home/aistudio/code/train.py

训练过程说明

5.模型优化(进阶)

精度提升 为了进一步提升模型的精度，可以通过coco_error_analysis

精度优化思路分析

本小节侧重展示在模型迭代过程中优化精度的思路，在本案例中，有些优化策略获得了精度收益，而有些没有。在其他场景中，可根据实际情况尝试这些优化策略。

(1) 基线模型选择

相较于二阶段检测模型，单阶段检测模型的精度略低但是速度更快。考虑到是部署到GPU端，本案例选择单阶段检测模型YOLOV3作为基线模型，其骨干网络选择DarkNet53。训练完成后，模型在验证集上的精度如下:

模型 推理时间 （ms/image） map(Iou-0.5) (coco)mmap 安全帽AP(Iou-0.5)

baseline: YOLOv3 + DarkNet53 + cluster_yolo_anchor + img_size(480)50.3461.639.294.58

(2) 基线模型效果分析与优化

使用PaddleX提供的paddlex.det.coco_error_analysis接口对模型在验证集上预测错误的原因进行分析，分析结果以图表的形式展示如下：

allclass head person helmet

@@##@@@@##@@@@##@@@@##@@

分析图表展示了7条Precision-Recall（PR）曲线，每一条曲线表示的Average Precision （AP）比它左边那条高，原因是逐步放宽了评估要求。以helmet类为例，各条PR曲线的评估要求解释如下：

C75: 在IoU设置为0.75时的PR曲线, AP为0.681。C50: 在IoU设置为0.5时的PR曲线，AP为0.946。C50与C75之间的白色区域面积代表将IoU从0.75放宽至0.5带来的AP增益。Loc: 在IoU设置为0.1时的PR曲线，AP为0.959。Loc与C50之间的蓝色区域面积代表将IoU从0.5放宽至0.1带来的AP增益。蓝色区域面积越大，表示越多的检测框位置不够精准。Sim: 在Loc的基础上，如果检测框与真值框的类别不相同，但两者同属于一个亚类，则不认为该检测框是错误的，在这种评估要求下的PR曲线, AP为0.961。Sim与Loc之间的红色区域面积越大，表示子类间的混淆程度越高。VOC格式的数据集所有的类别都属于同一个亚类。Oth: 在Sim的基础上，如果检测框与真值框的亚类不相同，则不认为该检测框是错误的，在这种评估要求下的PR曲线，AP为0.961。Oth与Sim之间的绿色区域面积越大，表示亚类间的混淆程度越高。VOC格式的数据集中所有的类别都属于同一个亚类，故不存在亚类间的混淆。BG: 在Oth的基础上，背景区域上的检测框不认为是错误的，在这种评估要求下的PR曲线，AP为0.970。BG与Oth之间的紫色区域面积越大，表示背景区域被误检的数量越多。FN: 在BG的基础上，漏检的真值框不认为是错误的，在这种评估要求下的PR曲线，AP为1.00。FN与BG之间的橙色区域面积越大，表示漏检的真值框数量越多。

从分析图表中可以看出，head、helmet两类检测效果较好，但仍然存在漏检的情况，特别是person存在很大的漏检问题；此外，通过helmet中C75指标可以看出，其相对于C50的0.946而言有些差了，因此定位性能有待进一步提高。为进一步理解造成这些问题的原因，将验证集上的预测结果进行了可视化，然后发现数据集标注存在以下问题：

本数据集主要考虑到头部和安全帽的检测，因此在人检测时，有个图片中标注了，而有的图片中没有标注，从而导致学习失效，引发person漏检。head与helmet大多数情况标注较好，但由于部分拍摄角度导致有的图片中的head和helmet发生重叠以及太小导致学习有困难。

考虑到漏检问题，一般是特征学习不够，无法识别出物体，因此基于这个方向，尝试替换backbone: DarkNet53 –> ResNet50_vd_dcn，在指标上的提升如下:

模型 推理时间 （ms/image） map(Iou-0.5) (coco)mmap 安全帽AP(Iou-0.5)

YOLOv3 + ResNet50_vd_dcn + cluster_yolo_anchor+img_size(480)53.8161.739.195.35

考虑到定位问题，通过尝试放大图片，不同的网络结构以及定位的优化策略: 利用cluster_yolo_anchor生成聚类的anchor或开启iou_aware。最终得到上线模型PPYOLOV2的精度如下:

模型 推理时间 （ms/image） map(Iou-0.5) (coco)mmap 安全帽AP(Iou-0.5)

PPYOLOV2 + ResNet50_vd_dcn + img_size(608)81.5261.641.395.32

其中helmet类误差分析如下图:

从分析表中可以看出:

C75指标效果明显改善，定位更加准确：从0.681提升到0.742。其中BG到FN的差距从0.03降低到了0.02，说明漏检情况有所改善。其中Loc与Sim的差距从0.002降低到了0.001，说明混淆程度也下降了。其中Oth与BG的差距从0.019降低到了0.015，说明检测错误下降了。

本项目优化整体分析可归纳为以下几点:

通过选用适当更优的骨干网络可以改善漏检的情况，因此漏检方面的优化可以考虑先从骨干网络替换上开始——当然必要的数据清洗也是不可缺少的，要是数据集本身漏标，则会从根本上影响模型的学习。通过放大图像，可以对一些中小目标的物体检测起到一定的优化作用。通过聚类anchor以及iou_aware等操作可以提高模型的定位能力，直接体现是再高Iou上也能有更好的表现。【因此，定位不准可以从模型的anchor以及模型的结构上入手进行优化】

(3) 数据增强选择

训练预处理1(a1) 验证预处理

MixupImage(mixup_epoch=-1)Resize(target_size=480, interp=’CUBIC’)RandomDistort()Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])RandomExpand(im_padding_value=[123.675, 116.28, 103.53])
RandomCrop()
RandomHorizontalFlip()
BatchRandomResize(target_sizes=[320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608],interp=’RANDOM’)
Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])

在加入了RandomHorizontalFlip、RandomDistort、RandomCrop、RandomExpand、BatchRandomResize、MixupImage这几种数据增强方法后，对模型的优化是有一定的积极作用了，在取消这些预处理后，模型性能会有一定的下降。

PS：建议在训练初期都加上这些预处理方法，到后期模型超参数以及相关结构确定最优之后，再进行数据方面的再优化: 比如数据清洗，数据预处理方法筛选等。

6优化结论

采用PaddleX在Tesla V100上测试模型的推理时间（输入数据拷贝至GPU的时间、计算时间、数据拷贝至CPU的时间），推理时间如下表所示：（十次推理取平均耗时）

模型 推理时间 （ms/image） map(Iou-0.5) (coco)mmap 安全帽AP(Iou-0.5)

baseline: YOLOv3 + DarkNet53 + cluster_yolo_anchor + img_size(480)50.3461.639.294.58YOLOv3 + ResNet50_vd_dcn + cluster_yolo_anchor+img_size(480)53.8161.739.195.35PPYOLO + ResNet50_vd_dcn + iou_aware + img_size(480)72.8862.437.795.73PPYOLO + ResNet50_vd_dcn + label_smooth=True + iou_aware + img_size(480)72.7663.540.696.83PPYOLO + ResNet50_vd_dcn + cluster_yolo_anchor + img_size(480)67.1461.839.895.08PPYOLOV2 + ResNet50_vd_dcn + img_size(608)81.5261.641.395.32PPYOLOV2 + ResNet101_vd_dcn + img_size(608)106.6261.340.695.15

注意:

608的图像大小，一般使用默认的anchors进行训练和推理即可。cluster_yolo_anchor: 用于生成拟合数据集的模型anchor。label_smooth: 通常用于当模型能够较好的拟合训练集时，进行正则化处理，提高训练模型的泛化能力——即测试/评估精度。

anchors = train_dataset.cluster_yolo_anchor(num_anchors=9, image_size=480)anchor_masks = [[6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]]

优化进展说明：

1.通过选择更好的backbone作为特征提取的骨干网络可以提高识别率、降低漏检率。

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2.通过选择更好的检测架构可以提高检测的mmap值——即Neck，Head部分的优化可以提高ap。

3.缩放适当的图像大小可以提高模型的识别率，但是存在一定的阈值——当图像大小到某一个阈值时会导致精度下降。

一般图像大小选择(YOLO系列):320，480， 608。一般图像如果较大，物体也比较大，可以较为放心的缩小图像大小再进行相关的训练和预测。物体较小，不易缩小，可以适当的裁剪划分原图或放大，并处理对应的标注数据，再进行训练。

4.通过cluster_yolo_anchor生成当前网络输入图像大小下拟合数据集的预置anchors，利用新生成的anchors替换原来的默认anchor，使得模型预测定位上框选位置更准确。

5.通过PPYOLO两个实验，一个使用iou_aware，一个不是使用iou_aware而采用聚类得到的anchor提高定位能力；分析数据发现在定位信息优化上，iou_aware在当前数据集上表现更好，但推理时间也有所提升。

6.通过PPYOLO两个实验，一个使用label_smooth，一个不使用，分析出使用label_smooth可以让模型在验证集上表现更好了。

通过以上的简单优化方式，获取了两个较好的模型结果:

模型 推理时间 （ms/image） map(Iou-0.5) (coco)mmap 安全帽AP(Iou-0.5)

PPYOLO + ResNet50_vd_dcn + label_smooth=True + iou_aware + img_size(480)72.7663.540.696.83PPYOLOV2 + ResNet50_vd_dcn + img_size(608)81.5261.641.395.32

7.模型预测

运行如下代码：

In [ ]

!python code/infer.py

则可生成result.txt文件并显示预测结果图片，result.txt文件中会显示图片中每个检测框的位置、类别及置信度, 从而实现了安全帽的自动检测。

预测结果如下：

8.模型导出

模型训练后保存在output文件夹，如果要使用PaddleInference进行部署需要导出成静态图的模型,运行如下命令，会自动在output文件夹下创建一个inference_model的文件夹，用来存放导出后的模型。

In [ ]

!paddlex --export_inference --model_dir=/home/aistudio/models/yolov3_darknet53          --save_dir=output/inference_model --fixed_input_shape=[480,480]

基于导出的模型，在单张图像上做推理：

In [ ]

import paddlex as pdxpredictor = pdx.deploy.Predictor('/home/aistudio/output/inference_model/inference_model')img_path = '/home/aistudio/work/97ce96584315ba13a4927c8a0.jpg'result = predictor.predict(img_file=img_path)print(result)

可视化：

In [9]

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片import numpy as npimport cv2import ossave_dir='/home/aistudio/'pdx.det.visualize(img_path, result, save_dir=save_dir)path,filename = os.path.split(img_path)output_path = os.path.join(save_dir,"visualize_"+filename)pic = cv2.imread(output_path)pic = cv2.cvtColor(pic, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(pic)plt.axis('off') # 不显示坐标轴plt.show()

2022-05-11 11:11:49 [INFO]The visualized result is saved at /home/aistudio/visualize_97ce96584315ba13a4927c8a0.jpg

对视频数据抽帧进行检测：

In [ ]

import cv2import paddlex as pdximport numpy as npimport colorsysimport ospredictor = pdx.deploy.Predictor('/home/aistudio/output/inference_model/inference_model')cap = cv2.VideoCapture('/home/aistudio/work/Industry.mp4')save_dir='/home/aistudio/frames'if not os.path.exists(save_dir):    os.makedirs(save_dir)i = 1det_rate = 20save_dir = "/home/aistudio/frames/"while cap.isOpened():    ret, frame = cap.read()    if ret :        if i%det_rate==0:            result = predictor.predict(frame)            print(i)            vis_img = pdx.det.visualize(frame, result, save_dir=save_dir)                        # 本地环境可以实时查看安全帽检测效果            # cv2.imshow('hatdet', vis_img)            if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):                break                i += 1    else:        breakcap.release()

注意：设定 fixed_input_shape 的数值需与 eval_transforms 中设置的 target_size 数值上保持一致。

9.模型上线选择

本案例面向GPU端的最终方案是选择一阶段检测模型PPYOLOV2，其骨干网络选择加入了可变形卷积（DCN）的ResNet50_vd，训练阶段数据增强策略采用RandomHorizontalFlip、RandomDistort、RandomCrop等。

在Tesla V100的Linux系统下，模型的推理时间大约为81.52ms/image，包括transform、输入数据拷贝至GPU的时间、计算时间、数据拷贝至CPU的时间。

模型 推理时间 (ms/image) map(Iou-0.5) (coco)mmap 安全帽AP(Iou-0.5)

PPYOLOV2 + ResNet50_vd_dcn + img_size(608)81.5261.641.395.32

上线模型的PR曲线:

在本项目中的安全帽检测数据中，标注信息本身存在一定的缺漏，导致部分类别学习失效。但针对本项目的安全帽检测问题而言，person(人)这一类别影响不大，因此可以在mmap较大的基础上主要看helmet(安全帽)的精度即可。通过COCO的评估指标，可以使多类别的检测模型的评估更加符合实际应用；虽然我们可以看出在该数据集中，有一个类别对整体的map与mmap有较大影响，但是通过COCO指标能够取得一个相对数据集更综合表现(不同Iou尺度下)的一个模型。

注意: 通过VOC指标也许能够取得更好的Iou-0.5指标下更好的数据，但是却会使得对多Iou尺度的一个评估，使得得到该评估指标下最好的模型未必在其它Iou尺度下也有最好的表现。

10.模型部署方式

10.1 Jetson设备C++ inference部署

模型部署采用了PaddleX提供的C++ inference部署方案，在该方案中提供了在端侧设备Jetson部署Demo，用户可根据实际情况自行参考。

10.2 PaddleHub轻量级服务化部署

借助PaddleHub-Serving，可以将PaddleX的Inference Model进行快速部署，以提供在线预测的能力。参考链接：https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/release-1.3/deploy/hub_serving.html。

更新PaddleHub版本：“

In [ ]

!pip install --upgrade paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

将PaddleX的Inference Model转换成PaddleHub的预训练模型，使用命令hub convert即可一键转换：

In [12]

!hub convert --model_dir /home/aistudio/output/inference_model/inference_model --module_name helmet_hub

The converted module is stored in `helmet_hub_1652238760.0615911`.

模型转换后，得到helmet_hub.tar.gz压缩包，在进行部署之前需要先安装到本机，使用命令hub install即可一键安装：

In [ ]

!hub install helmet_hub_1652166294.6532774/helmet_hub.tar.gz

接下来，只需要使用hub serving命令即可完成模型的一键部署：

In [ ]

!hub serving start -m helmet_hub

客户端请求：

In [ ]

# coding: utf8import requestsimport jsonimport cv2import base64def cv2_to_base64(image):    data = cv2.imencode('.jpg', image)[1]    return base64.b64encode(data.tostring()).decode('utf8')if __name__ == '__main__':    # 获取图片的base64编码格式    img1 = cv2_to_base64(cv2.imread("/home/aistudio/work/97ce96584315ba13a4927c8a0.jpg"))    data = {'images': [img1]}    # 指定content-type    headers = {"Content-type": "application/json"}    # 发送HTTP请求    url = "http://127.0.0.1:8866/predict/helmet_hub"    r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))    # 打印预测结果    print(r.json()["results"])

以上就是轻松上手安全帽检测的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！