工厂机械臂人员闯入自动预警
原创工厂机械臂人员闯入自动预警
原创
工厂机械臂人员闯入自动预警算法通过yolov8系列网络模型深度学习算法，工厂机械臂人员闯入自动预警算法实时监测工作区域内的人员位置和机械臂设备的运行状态，实现对人员闯入的识别和预警。一旦系统检测到人员闯入作业区域，立即发出警报并同步停止机械臂设备的工作，以避免发生意外。YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，工厂机械臂人员闯入自动预警算法引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。工厂机械臂人员闯入自动预警算法采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。工厂机械臂人员闯入自动预警算法基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。
毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；工厂机械臂人员闯入自动预警算法YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；VFL主要改进是提出了非对称的加权操作，FL和QFL都是对称的。而非对称加权的思想来源于论文PISA，工厂机械臂人员闯入自动预警算法解决了正负样本有不平衡问题，即使在正样本中也存在不等权问题，因为mAP的计算是主正样本。
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