if __name__ == '__main__': # help(MTCNN) # help(InceptionResnetV1) # 获取设备 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) # mtcnn模型加载【设置网络参数，进行人脸检测】 mtcnn = MTCNN(min_face_size=12, thresholds=[0.2, 0.2, 0.3], keep_all=True, device=device) # InceptionResnetV1模型加载【用于获取人脸特征向量】 resnet = InceptionResnetV1(pretrained='vggface2').eval().to(device) MatchThreshold = 0.8 # 人脸特征向量匹配阈值设置 known_faces_emb, _ = load_known_faces('401.jpg', mtcnn, resnet) # 已知人物图 # bFaceThin.png lyf2.jpg faces_emb, img = load_known_faces('402.jpg', mtcnn, resnet) # 待检测人物图 isExistDst = match_faces(faces_emb, known_faces_emb, MatchThreshold) # 人脸匹配 print("设置的人脸特征向量匹配阈值为：", MatchThreshold) if isExistDst: boxes, prob, landmarks = mtcnn.detect(img, landmarks=True) # 返回人脸框，概率，5个人脸关键点 print('由于欧氏距离小于匹配阈值，故匹配') else: print('由于欧氏距离大于匹配阈值，故不匹配')

这段代码是一个人脸识别的示例，具体流程如下：

1. 判断当前设备是否支持 CUDA，如果支持则使用 GPU 进行计算，否则使用 CPU。

2. 使用 MTCNN 模型进行人脸检测，获取人脸框、概率和关键点等信息。

3. 使用 InceptionResnetV1 模型获取人脸特征向量。

4. 加载已知人物图像和待检测人物图像，并分别获取其人脸特征向量。

5. 对比已知人物和待检测人物的人脸特征向量，如果欧氏距离小于设定的匹配阈值，则认为两者匹配，否则不匹配。

6. 如果匹配，则在待检测人物图像中绘制人脸框和关键点，输出匹配结果；否则输出不匹配结果。

其中，MTCNN 是一种用于多尺度人脸检测的卷积神经网络模型，InceptionResnetV1 是一种用于人脸识别的卷积神经网络模型。这段代码主要使用了这两个模型来实现人脸识别。

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if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description=__doc__) # 使用设备类型 parser.add_argument('--device', default='cuda:2', help='device') # 检测目标类别数 parser.add_argument('--num-classes', type=int, default='3', help='number of classes') # 数据集的根目录(VOCdevkit) parser.add_argument('--data-path', default='./', help='dataset root') # 训练好的权重文件 parser.add_argument('--weights-path', default='./save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth', type=str, help='training weights') # batch size parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int, metavar='N', help='batch size when validation.') args = parser.parse_args() main(args)

这段代码使用 argparse 解析命令行参数，并调用了一个名为 main() 的函数，传入参数 args。

具体解析的参数包括：

- `--device`：用于指定设备类型，默认值为 'cuda:2'。
- `--num-classes`：用于指定检测目标的类别数，默认值为 3。
- `--data-path`：用于指定数据集的根目录，默认值为 './'。
- `--weights-path`：用于指定训练好的权重文件的路径，默认值为 './save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth'。
- `--batch_size`：用于指定验证时的批处理大小，默认值为 1。

你可以根据需要修改参数的默认值，然后在命令行中指定不同的参数值来运行脚本。例如：

python your_script.py --device cuda:0 --num-classes 5 --data-path /path/to/dataset --weights-path /path/to/weights.pth --batch_size 4

这样就可以传入不同的参数值来运行脚本了。

上述表述和我下载的官方代码不一样，以下是我截取的部分源代码，请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')

根据您提供的代码，我重新整理了Detect.py的代码，并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。以下是修改后的代码：

import cv2
import time
import argparse
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh
from utils.torch_utils import select_device

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source')  # file/folder, 0 for webcam
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
args = parser.parse_args()

# 加载模型权重
device = select_device(args.device)  # 使用指定设备
model = attempt_load(args.weights, map_location=device)  # 加载模型

# 初始化时间记录和报警规避相关变量
last_alarm_time = time.time()  # 上次报警时间
alarm_interval = 10  # 报警时间间隔（秒）

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(args.source)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 图像预处理
    img = letterbox(frame, new_shape=args.img_size)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB
    img = np.ascontiguousarray(img)

    # 将图像转换为Tensor并进行推理
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 推理并进行非极大值抑制
    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres)

    # 处理检测结果
    for det in pred[0]:
        if det is not None:
            # 获取检测框的坐标和置信度
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                x, y, w, h = map(int, xyxy2xywh(xyxy))
                label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                
                # 判断是否检测到不带安全帽的人
                if label == 'no_hat':
                    # 检查是否达到报警时间间隔
                    current_time = time.time()
                    if current_time - last_alarm_time > alarm_interval:
                        # 记录报警时间并执行报警操作
                        last_alarm_time = current_time
                        print("Alarm: No helmet detected!")
                        # 添加报警操作的代码

                # 在图像上绘制检测结果
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
                cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                            0.9, (255, 0, 0), 2)

    # 显示检测结果
    cv2.imshow('Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅修改了与您提供的代码不一致的部分，并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。您可能需要根据您的实际需求对其进行进一步的修改和优化。