[发明专利]基于深度学习的安全帽识别方法和系统在审
| 申请号： | 201910456659.0 | 申请日： | 2019-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN110263665A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 武爱斌;魏小庆 | 申请（专利权）人： | 朗坤智慧科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 211100 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的安全帽识别方法，包括：S1：采集若干个人员图像数据，根据设定的标注筛选规则以标注和筛选出符合要求的头部信息，得到头部信息数据集，所述头部信息的类别至少包括戴安全帽的头部信息和未戴安全帽的头部信息两种；S2：将所述头部信息数据集作为卷积神经网络模型的训练集，得到用于对检测区域人员进行安全帽佩戴状态识别的安全帽识别模型，所述安全帽佩戴状态包括佩戴安全帽和未佩戴安全帽。本发明能够有效进行安全帽识别，减少识别时间，提高识别效率，切实提升安全帽识别的准确率；并且相比于传统的目标检测的神经网络，本发明中的神经网络训练过程可以更快进行收敛，获得明显的效果提升。 | ||
| 搜索关键词： | 安全帽 头部信息 佩戴 数据集 标注 卷积神经网络 神经网络训练 检测区域 目标检测 人员图像 筛选规则 神经网络 状态识别 传统的 训练集 准确率 收敛 采集 筛选 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的安全帽识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：S1：采集若干个人员图像数据，根据设定的标注筛选规则以标注和筛选出符合要求的头部信息，得到头部信息数据集，所述头部信息的类别至少包括戴安全帽的头部信息和未戴安全帽的头部信息两种；S2：将所述头部信息数据集作为卷积神经网络模型的训练集，得到用于对检测区域人员进行安全帽佩戴状态识别的安全帽识别模型，所述安全帽佩戴状态包括佩戴安全帽和未佩戴安全帽。
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