[发明专利]一种基于YOLOV5的危险区域人员监控方法在审
| 申请号： | 202110941137.7 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113642474A | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 窦涛;沈雪松;陆金波;吴昊翰;贺荣鹏 | 申请（专利权）人： | 四川航天电液控制有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 周永宏 |
| 地址： | 610041 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLOV5的危险区域人员监控方法，包括以下步骤：步骤1、构建深度学习模型训练集：从矿下监控视频流获取图像，并对图像进行样本标注；步骤2、利用步骤1标注好的样本训练基于YOLOV5的深度学习网络模型，步骤3、构建测试数据集，并传入训练好的深度学习网络模型进行测试，判断深度学习网络模型是否符合工程需求，若是则结束训练，否则修改网络参数重新进行训练；步骤4、利用训练好的深度学习网络模型对矿下视频监控中的人员危险行为进行识别，并输出识别结果。本发明在稳定基础的YOLOV5框架上，引入了更多特征提取和自适应模块，能有效地应用到实际的人员行为监控任务中，极大提高监控的数据解析能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov5 危险 区域 人员 监控 方法 | ||
【主权项】：
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