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为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率,设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中.该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征,加强待检测目标的特征纹理,使得模型能够检测出这两类目标.再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤,加强或抑制特征图上的每一像素点,使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测.此外为加速模型收敛,使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头,使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立.最后为提升模型对于重叠目标的检测能力,提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIo U-NMS.实验结果表明,该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽,准确率达到了95.1%.相比于原Yolov4模型,该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升... 相似文献
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针对个人防护用具安全帽的防护检测识别需求,现有的人工检测方法费时费力,无法做到实时监测.提出了一种基于YOLOv5s深度学习模型的安全帽检测算法,能够有效识别检测安全帽是否正确佩戴.并通过添加CA注意力机制,重新分配每个空间和通道的权重;以BoT3替代原有的C3模型,作为主干网络;并将CIOU损失函数改为SIOU等方法,改进原有的YOLOv5s模型,提高安全帽检测识别的精度,提高检测速度.实验结果表明,安全帽识别检测的平均精度比原始模型提高了2.2%,识别检测速度提升了19 ms,实现了更准确地轻量高效实时的安全帽佩戴检测. 相似文献
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针对工地、危险区域等场景需要实现同时佩戴安全帽与口罩的自动检测问题,提出一种改进的YOLOv3算法以提高同时检测安全帽和口罩佩戴的准确率.首先,对网络模型中的聚类算法进行优化,使用加权核K-means聚类算法对训练数据集聚类分析,选取更适合小目标检测的Anchor Box,以提高检测的平均精度和速度;然后,优化YOLO... 相似文献
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为了平衡深度学习网络在网络深度、模型效果和易用性之间的关系,针对安全帽佩戴检测,提出一种基于轻量化模块的改进YOLOv4网络。在主干网络中,采用深度可分卷积和压缩激励机制所组成的模块替换残差块,在不进行内部堆叠的情况下,减少网络的深度和参数量;在聚合网络中,采用反向注意力机制模块增加目标物体的显著信息,使网络获取的特征包含更丰富的细节信息。在公开的安全帽佩戴图像数据集上进行的实验表明,提出方法的模型大小为106.4 M,相比原网络减少了149.9 M,网络检测的平均精确度均值比原网络有所提升,验证了轻量化目标检测方法及其在安全帽检测应用中的有效性。 相似文献