[发明专利]一种基于改进YOLOv3网络的安全帽佩戴检测方法在审
| 申请号： | 202010953092.0 | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN112131983A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 董明刚;魏雪影;敬超 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLOv3网络的安全帽佩戴检测方法。通过截取施工现场视频监控数据以及对公共数据集筛选的方法采集样本制作安全帽佩戴检测数据集(SHWDS)。以YOLOv3网络为基础，根据数据集样本的尺寸特点，将8倍和16倍降采样信息分别与深层语义信息进行融合，建立这两个尺度的特征融合目标检测层，并且为了避免梯度消失并增强特征的复用，在8倍降采样特征图前使用2个DBL单元和2个ResNet单元,同时为了增加目标回归的稳定性与收敛速度，用DIOU损失函数替换原始的损失函数得到用于检测的模型网络。利用K‑means算法对数据进行聚类，将聚类得到的先验框尺寸应用到各尺度网络层，并在自制的SHWDS上进行训练和检测，保存训练最优模型用于真实的施工现场中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolov3 网络 安全帽 佩戴 检测 方法 | ||
【主权项】：
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