工廠安全姿態與安全帽辨識
結合 OpenPose、YOLO 與 CNN,研究危險姿態、人體與安全帽的即時辨識。
OpenPoseYOLOCNNComputer Vision
應用情境
以工廠安全為出發點,透過即時影像辨識找出危險姿態與安全隱患,協助改善工作環境。
系統與方法
專案使用 OpenPose 分析人體姿態,並結合卷積神經網路。人體與安全帽辨識模型採用 YOLO 與 CNN。
我的工作
負責人體與安全帽辨識模型訓練、資料集建立及參數調整,改善模型在工廠場域中的辨識表現。
成果
參與第六屆技職校院大手攜小手智慧創新應用競賽,獲佳作。