系统性思维

1、核心公式: WWH & DCA   

2、具体思维方式:

  • W:为什么要做?解决了用户什么问题?  从大到下

           a、从行业和用户需求的角度来描述问题,主要矛盾,痛点是什么吗?

           b、针对这个问题的全局解决方案是什么?

           c、本人负责的系统在全局方案处于什么位置

           d、解决哪些具体问题

  • W:为什么要这样设计   

            a、展示解决问题的思路

  • H:怎么样做,具体方案是什么    
     

         整体      a、细化的方案的整体设计是什么

         正常     b、方案在安全、容灾、性能、成本、效率、体验的设计思考以及可量化指标设计

          异常    c、极端异常处理机制和防雪崩机制

  • D:实际开发和上线过程的经过,以及遇到的问题和坑     实际过程资料和经验教训总结  
  • C:针对上述的阐述的实际验证结果和证明(压测和生产)   验证确认方案准确
  • A:现有方案的成果、局限性,行业同品对比,以及未来进一步演化空间。

 

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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