[发明专利]一种面向生产实际的安全帽检测方法

权利要求书

1.一种面向生产实际的安全帽检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一、采集初始训练数据，对初始训练数据进行标注，得到带标签的初始训练集C_f，对训练集C_f中的图片进行主体切割并提取，获得类标分别为person与hat的初始训练集C_r，其中类标为person的训练集为C_r1，类标为hat的训练集为C_r2；

步骤二、训练步骤一中得到的数据集C_f得到FCOS目标检测模型M_f；

步骤三、训练步骤一中得到的数据集C_r得到Resnet18目标分类模型M_r；

步骤四、输入原始图像，使用人头检测定位-安全帽再分类二步法进行生产车间图像检测。

2.如权利要求1所述的一种面向生产实际的安全帽检测方法，其特征在于，所述步骤一中，初始训练数据采集及标注的过程如下：

步骤1.1：利用摄像头拍摄或网络获取手段获取大量生产车间佩戴安全帽和未佩戴安全帽图片；

步骤1.2：按照VOC格式对采集图像集进行人工标注，框出人头位置并设置标签，其中标签person代表未佩戴安全帽、标签hat代表佩戴安全帽；

步骤1.3：经过上述步骤得到带标签的初始训练集C_f；

步骤1.4：对图片的标注框进行截取处理，并保存截取的图片，其中标签person的图片保存至person文件夹下，标签hat的图片保存至hat文件夹下；

步骤1.5：经过上述步骤得到初始训练集C_r，其中类标为person的训练集为C_r1，类标为hat的训练集为C_r2。

3.如权利要求1或2所述的一种面向生产实际的安全帽检测方法，其特征在于，所述步骤四中，人头检测定位-安全帽再分类二步法的生产车间图像检测的过程如下：

步骤4.1：将待检测图像输入FCOS目标检测模型M_f，获取图像中人头所在的目标位置信息；

步骤4.2：根据步骤4.1得到的目标位置信息对原图像进行截取，生成待分类目标图像队列；

步骤4.3：将步骤4.2获得的待分类目标图像队列中的图像逐一输入目标分类模型M_r，获取最高置信度对应的类别作为当前图像的所属类别进行输出，从而得到图像检测结果。