jevbooks

← 全部项目

siteeye

seominpapa/siteeye

基于 YOLO 视觉与 Jev 决策的建筑工地未遂事件预测。

分类与路由0.47次选分类: 校验与安全门漏斗信号灯
README 自动摘要

根据 README 自动整理于 2026年10月19日,不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。

这是什么

面向建筑安全管理人员的流水线与本地 Web 应用:从 CCTV 提取最近 5 秒的工人/设备行为流,预测挤压、坠落、晕厥等未遂事件(near-miss),并给出处置建议。

它怎么用 Jev

Jev 1.14 接收最近 5 秒序列的时间顺序叙述(如视线方向、预计碰撞时间)及可选的 ROI 图像,返回未遂事件概率 P。代码按 P 分支:≥0.80 或风险分 ≥4.0 立即处置,0.50–0.80 交管理员确认。

用到的原语:scorechoice

值得抄的做法

向 Jev 输入最近 5 秒的因果时间叙述而非单帧,使同一线索产生随情境变化的概率。

怎么试

git clone,pip install -r requirements.txt,在 .env 设置 TYPESAFE_API_KEY,然后 python main.py --web。

去 GitHub 看

开始使用 Jev:API key 与第一个请求 →

README 片段的模型判断

项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符;没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出,并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期,不是源码审计或运行验收。

模型与判定日期

收录门禁
jev-1.13.0
项目信号
jev-1.13.0
项目分类
jev-1.13.0
模式标签
jev-1.13.0

证据

这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及,≤ 0.40 表示未检出,中间为未判定;都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验,「推荐」题筛的是学习案例 Top 10,不是内容质量合格与否。

  • Jev 是项目的核心在材料中检出0.93
  • 展示了 System One 用法在材料中检出0.78
  • 写了怎么处理不确定在材料中检出0.81
  • 给出了实测数字片段中未检出0.28
  • 是能跑起来的工具在材料中检出0.79
  • 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.39
  • 是模型本身的复刻片段中未检出0.27
  • 解决的问题够普遍(0–2)按 0–2 打分1.00 / 2
  • 与 Jev 相关在材料中检出0.98
信号
Jev 是项目的核心0.93展示了 System One 用法0.78写了怎么处理不确定0.81给出了实测数字0.28是能跑起来的工具0.79学习案例 Top 10 候选信号0.39是模型本身的复刻0.2700.51解决的问题够普遍(0–2)1.00 / 2012

无判定区(0.40–0.60)

设计模式
信号灯0.98漏斗0.96取景框0.49常开常闭0.35问卷0.2300.51

无判定区(0.40–0.60)

各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月19日 读 README 写成。