[发明专利]一种基于深度学习的安全帽佩戴情况检测方法在审
| 申请号： | 202010841497.5 | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN112115794A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 刘凡;张丽萍;陈峙宇 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/951;G06F16/955 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 姜慧勤 |
| 地址： | 211100 江苏*** | 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佩戴情况检测方法，包括以下步骤：第一步获取安全帽样本，包括：利用爬虫技术从百度、谷歌图片等爬取安全帽图片；按照统一资源定位器和图片相似度来去重；利用深度卷积生成对抗网络技术来生成新的安全帽样本；手动对收集和生成的安全帽样本进行标注，为安全帽的识别提供有力的样本依据；第二步利用安全帽样本对SSD模型进行训练，根据训练好的SSD模型，实现对工地监控录像中戴安全帽的工人和不戴安全帽的工人的识别；第三步进一步识别不戴安全帽的工人是否佩戴了安全帽；第四步处理误识别情况。本发明检测方法对工地实时监控视频或本地视频（图片）进行扫描分析，从中检测佩戴安全帽和未佩戴安全帽的工人。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安全帽 佩戴 情况 检测 方法 | ||
【主权项】：
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