[发明专利]一种基于深度学习的工业安全检测方法及检测系统在审
| 申请号： | 202211473583.0 | 申请日： | 2022-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN115861921A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 吴旭;张文毳;李梦鸽;王思涵;张艺楠 | 申请（专利权）人： | 天津安捷物联科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 | 代理人： | 蒙建军 |
| 地址： | 300380 天津市滨海新区滨海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工业安全检测方法及检测系统，属于计算机视觉检测技术领域，其特征在于，包括如下步骤：S1、数据预处理；从ADE20K数据集选取不包括六类目标的图片，同时从网络上搜集与检测目标具有相同特征的图片；六类目标分别为反光衣、未穿戴反光衣、安全帽、未穿戴安全帽、戴口罩、未戴口罩；使用网络爬虫获得反光衣样本，对反光衣样本进行数据清洗，删除重复样本和小于20K的图片，并对爬虫的得到的反光衣样本进行人工标注；对训练集进行数据增强；S2、构建和训练TPH‑YOLOv5网络；S3、网络测试。本发明能够对工业生产环境中的口罩，安全帽，反光衣几种目标进行快速准确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 安全 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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