[发明专利]一种基于改进YOLO V5的安全服检测方法和系统有效
| 申请号： | 202110871211.2 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113553979B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 于俊清;张培基;陈刚 | 申请（专利权）人： | 国电汉川发电有限公司;华中科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/762;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 胡秋萍 |
| 地址： | 431614 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于改进YOLO V5的安全服检测方法和系统，属于目标检测领域。包括：采用安全服穿着状态训练集训练改进YOLO V5，训练样本为包含工作人员图片帧，标签为安全服穿着状态，得到训练好的检测模型；将工业监控视频的每一帧输入至训练好的检测模型，得到安全服检测结果。本发明使用不同的神经网络结构替换原有YOLO V5算法的Backbone模块，采用EfficientNet作为Backbone，通过复合模型扩张系数对网络结构的宽度、深度与输入图像分辨率统一放缩，获得优于YOLO V5人工调整参数效果。采用ResNet50作为Backbone，由于加入残差块，让网络提取到特征信息完整保留到下一层，在前向传播过程中有效消除网络层之间梯度弥散。采用ShuffleNet或MobileNet作为Backbone，降低网络结构复杂度与模型体积，得到轻量化模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolo v5 安全 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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