[发明专利]基于深度学习的安全护具穿戴识别方法及设备在审
| 申请号： | 201910300432.7 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN110059742A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 袁飞;华仁红;马向军;孙文凤 | 申请（专利权）人： | 北京易达图灵科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王庆龙;马英迪 |
| 地址： | 100013 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度学习的安全护具佩戴识别方法及设备，所述方法通过将待识别图像输入预先构建的安全护具识别模型；其中，所述安全护具识别模型基于预先标注的图像样本和多层卷积神经网络训练获得；基于安全护具识别模型的输出结果，获得待识别图像中包含安全护具的子图像。解决了现有技术中安全护具佩戴识别方案受光照的影响较大，并且不同的特征提取方法对算法的鲁棒性也有影响的技术问题，实现快速和准确进行安全护具佩戴识别的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 安全护具 佩戴 卷积神经网络 技术效果 输出结果 特征提取 图像输入 图像样本 鲁棒性 子图像 多层 构建 算法 穿戴 标注 光照 图像 学习 | ||
【主权项】：
1.一种安全护具穿戴识别方法，其特征在于，包括：将待识别图像输入预先构建的安全护具识别模型；其中，所述安全护具识别模型基于预先标注的图像样本和多层卷积神经网络训练获得；基于安全护具识别模型的输出结果，获得待识别图像中包含安全护具的子图像；其中，所述安全护具为：绝缘手套、安全带、护目镜或安全带。
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