智慧工地人员行为识别分析_建筑工地临边行为数据集

智慧工地人员行为分析依据YOLOv5+Python对现场人员行为实时分析检测。该技术中用到的YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。

对于目标检测方法的演进，研究者发现了两个新问题：一是重参数化的模块如何替换原始模块，二是动态标签分配策略如何处理分配给不同输出层的问题，并提出了解决这两个问题的方法；提出了实时目标检测器的「扩充（extend）」和「复合扩展（compound scale）」方法，以有效地利用参数和计算；

智慧工地人员行为识别分析借助新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。

 import os
from torch.utils.data import Dataset
from utils import *
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
    ])

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, path):   
        self.path = path
        self.name = os.listdir(os.path.join(path, 'notedata'))
    def __len__(self):         
        return len(self.name)
    def __getitem__(self, index):  
        segment_name = self.name[index] #XX.png
        segment_path = os.path.join(self.path, 'notedata', segment_name)