[发明专利]一种基于挤压激励残差网络改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法在审
| 申请号： | 202210081802.4 | 申请日： | 2022-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN114882389A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 刘莉;李包华;张智慧;余娇;刘琳;周俊旭 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V40/10;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌卓尔精诚专利代理事务所(普通合伙) 36133 | 代理人： | 刘文彬 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于挤压激励残差网络改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法，涉及安全帽检测技术领域，该方法包括以下步骤：步骤1安全帽数据集的采集与制作：获取安全帽的图像、佩戴安全帽的人员图像以及截取建筑工地监控录像中的有效样本的视频帧；步骤2图像标注与数据预处理；步骤3改进SE‑YOLO v3算法；步骤4模型训练：通过上面建立的安全帽佩戴数据集，训练并优化改进后安全帽佩戴检测模型；步骤5Web端部署模型。本发明针对安全帽佩戴检测任务，基于深度学习YOLOv3目标检测算法，对特征提取DarkNet网络做相应的改进并改进其目标损失函数；通过改进算法能够有效提高安全帽佩戴这类小目标检测任务检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 挤压 激励 网络 改进 yolov3 安全帽 佩戴 检测 方法 | ||
【主权项】：
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