开源项目 Construction-Hazard-Detection 使用教程

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开源项目 Construction-Hazard-Detection 使用教程

Construction-Hazard-DetectionAn AI-driven solution for enhancing safety at construction sites. Utilises YOLOv8 for object detection to identify overhead hazards like heavy loads and steel pipes. Alerts are triggered if personnel are detected beneath these hazards. Dataset sourced from Taiwan's construction industry.项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/co/Construction-Hazard-Detection

1. 项目的目录结构及介绍

Construction-Hazard-Detection/
├── assets/
├── config/
├── docs/
├── examples/
│   ├── Model-Server/
│   ├── User-Management/
├── models/
│   └── pt/
├── notebooks/
├── src/
├── tests/
├── .dockerignore
├── .env
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README-zh-tw.md
├── README.md
├── SECURITY.md
├── docker-compose.yml
├── main.py
├── requirements.txt
└── run_server.sh

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• config/: 存放项目的配置文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• examples/: 包含示例代码，如 Model-Server 和 User-Management。
• models/pt/: 存放预训练模型文件。
• notebooks/: 存放 Jupyter 笔记本文件。
• src/: 存放项目的源代码。
• tests/: 存放测试代码。
• .dockerignore: Docker 忽略文件。
• .env: 环境变量配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 行为准则文件。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件。
• Dockerfile: Docker 配置文件。
• LICENSE: 许可证文件。
• README-zh-tw.md: 繁体中文的 README 文件。
• README.md: 项目的介绍文件。
• SECURITY.md: 安全政策文件。
• docker-compose.yml: Docker Compose 配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• requirements.txt: 项目的依赖包列表。
• run_server.sh: 启动服务器的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化和运行整个系统。可以通过以下命令启动项目：

python3 main.py --config /path/to/your/configuration.yaml

其中 --config 参数用于指定配置文件的路径。

3. 项目的配置文件介绍

configuration.yaml

配置文件通常位于 config/ 目录下，包含系统运行所需的各种参数，如数据库连接信息、API 端口等。以下是一个示例配置文件的内容：

database:
  host: "localhost"
  port: 3306
  user: "root"
  password: "password"
  database: "construction_hazard"

api:
  port: 8000

配置文件介绍

• database: 数据库连接信息，包括主机、端口、用户名、密码和数据库名。
• api: API 服务端口。

通过修改配置文件，可以调整系统的运行参数，以适应不同的部署环境。

Construction-Hazard-DetectionAn AI-driven solution for enhancing safety at construction sites. Utilises YOLOv8 for object detection to identify overhead hazards like heavy loads and steel pipes. Alerts are triggered if personnel are detected beneath these hazards. Dataset sourced from Taiwan's construction industry.项目地址:https://gitcode/gh_mirrors/co/Construction-Hazard-Detection

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