第9章项目质量管理归纳总结

第9章项目质量管理归纳总结

一、各过程组(输入、输出、工具与技术)

过程组 输入 工具与技术 输出
规划质量管理 1. 项目管理计划
2. 干系人登记册
3. 风险登记册
4. 需求文件
5. 事业环境因素
6. 组织过程资产
1. 成本效益分析
2. 质量成本法
3. 七种基本质量工具(因果图、流程图等)
4. 标杆对照
5. 实验设计
6. 统计抽样
1. 质量管理计划
2. 过程改进计划
3. 质量测量指标
4. 质量核对单
5. 项目文件更新
实施质量保证 1. 质量管理计划
2. 过程改进计划
3. 质量测量指标
4. 质量控制测量结果
5. 项目文件
1. 质量审计
2. 过程分析
3. 新七种质量工具(亲和图、PDPC等)
1. 变更请求
2. 项目管理计划更新
3. 项目文件更新
4. 组织过程资产更新
质量控制 1. 项目管理计划
2. 质量测量指标
3. 质量核对单
4. 工作绩效数据
5. 可交付成果
6. 组织过程资产
1. 七种基本质量工具
2. 统计抽样
3. 检查
4. 审查已批准的变更请求
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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