船员未穿救生衣识别系统基于YOLOv3+CNN深度学习算法，船员未穿救生衣识别系统通过集成AI大模型，对船舶监控画面中明烟明火、未穿救生衣、未穿工帽工服、人员未巡岗或离岗等多种违规或危险行为进行智能识别，实现生产活动过程人员安全监管，对船舶的重点区域的不安全行为进行监控、采集及智能分析，实现全天候实时监控，主动安全预警。 在不穿救生衣识别的场景中，船员未穿救生衣识别系统主要依赖于计算机视觉技术，通过摄像头捕捉图像，利用深度学习算法对图像中的目标进行识别和分析。
从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。相比于 YOLOv2 的 骨干网络，YOLOv3 进行了较大的改进。借助残差网络的思想，YOLOv3 将原来的 darknet-19 改进为darknet-53。
传统船舶 CCTV 只能“记录”，无法“判断”。本系统在摄像头端内置 YOLOv3目标检测网络，利用最新 Mosaic-9 数据增强与动态标签分配策略，对 1920×1080 画面实现 30 FPS 的实时推理；同时引入轻量级 RNN 时序模块，对连续 16 帧进行行为轨迹建模，有效滤除海浪反光、光线突变带来的误报。AI 大模型则通过百亿级参数的跨场景预训练，把“明烟明火”“未穿工帽工服”“人员离岗”等 9 大类 27 小项风险语义统一编码，使小样本场景也能快速迁移。
def _build_net(self):"""build the network"""if self.verbose:print("Start to build the network ...")self.images = tf.placeholder(tf.float32, [None, 448, 448, 3])net = self._conv_layer(self.images, 1, 64, 7, 2)net = self._maxpool_layer(net, 1, 2, 2)net = self._conv_layer(net, 2, 192, 3, 1)net = self._maxpool_layer(net, 2, 2, 2)net = self._conv_layer(net, 3, 128, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 4, 256, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 5, 256, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 6, 512, 3, 1)net = self._maxpool_layer(net, 6, 2, 2)net = self._conv_layer(net, 7, 256, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 8, 512, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 9, 256, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 10, 512, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 11, 256, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 12, 512, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 13, 256, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 14, 512, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 15, 512, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 16, 1024, 3, 1)net = self._maxpool_layer(net, 16, 2, 2)net = self._conv_layer(net, 17, 512, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 18, 1024, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 19, 512, 1, 1)net = self._conv_layer(net, 20, 1024, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 21, 1024, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 22, 1024, 3, 2)net = self._conv_layer(net, 23, 1024, 3, 1)net = self._conv_layer(net, 24, 1024, 3, 1)net = self._flatten(net)net = self._fc_layer(net, 25, 512, activation=leak_relu)net = self._fc_layer(net, 26, 4096, activation=leak_relu)net = self._fc_layer(net, 27, self.S*self.S*(self.C+5*self.B))self.predicts = net船员未穿救生衣识别系统的技术原理主要基于深度学习中的目标检测算法。这些算法通过大量的训练数据，学习并提取出救生衣的特征信息，从而在新的图像中快速准确地识别出是否有人未穿救生衣。具体来说，这一过程可以分为以下几个步骤：利用深度学习模型对图像进行特征提取，提取出能够区分穿救生衣和不穿救生衣的关键特征。将训练好的模型部署到实际场景中，通过摄像头实时捕捉图像，并输入到模型中进行识别。一旦识别到未穿救生衣的目标，立即触发预警机制，提醒相关人员采取安全措施。
