浙江利珉环境科技有限公司 本次登记的数据知识产权 无人机AI智能识别环卫工人数据, 针对城市道路清洁作业，无人机凭借 70 至 100 米的中低空优势，结合高分辨率传感器与 AI 算法，能快速识别作业中的环卫工人。给环卫企业动态化管理环卫工人提供数据支撑。可广泛应用于： 1、环卫工人作业范围与时长统计 针对环卫工人分散作业的特点，无人机通过人形识别与特征提取，精准统计各路段环卫工人的在岗数量、作业时长指导管理人员动态调配人力。识别数据同步至管理中心，还能统计各区域作业密度，优化人员排班，提升整体作业效率。 2、环卫工人安全防护监察 通过 AI 算法识别环卫工人是否规范穿戴反光服、安全帽等防护装备，对未按规定着装者实时推送预警至管理中心并发送警告声至环卫工人佩戴设备，联动地面督导人员及时纠正，降低作业风险。 3、环卫工人作业轨迹监督 无人机可识别环卫工人是否按预定轨迹作业。是否在严禁作业时段或危险区域作业，发现违规立即警告，同步标记位置信息，记入日志。1、数据来源: 数据来源于本企业无人机智能巡查系统。2、高分辨率图像通过无人机采集，记录丰富元信息，包括图像标识ID、图像分辨率(pix)、相机型号、记录时间、文件路径、焦距(mm)、经纬度、海拔(m)、边界框组、置信度阈值、置信度、一级标签和二级标签，经人工清洗剔除噪声，确保数据可靠性。数据采用两级标签：初始细化目标类型标为二级标签（环卫工人），记录边界框及属性，后映射为一级标签（人员）。3、算法基于YOLOv8m，集成SAHI通过图像分片优化小目标检测，结合迁移学习加载预训练权重。预训练权重使用在COCO数据集上预训练的模型参数yolov8m.pt，适用于通用目标检测任务。微调时，保留骨干网络低层次特征提取层权重，冻结部分层以防过拟合，调整检测头参数，设置学习率0.01、批量大小8。4、在推理阶段，设定置信度阈值为0.45，目标置信度由模型输出，反映目标检测的可信水平。仅保留高于此阈值的检测结果作为目标，即置信度输出大于等于0.45的检测框视为正样本（环卫工人），小于0.45的检测框视为背景负样本。
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