[发明专利]一种基于深度学习的安全帽佩戴状态实时检测方法在审
| 申请号： | 201911193770.1 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN110991315A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 朱朝阳;周司徒;高沈钢 | 申请（专利权）人： | 江苏电力信息技术有限公司;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国网江苏省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京汇盛专利商标事务所(普通合伙) 32238 | 代理人： | 陈扬 |
| 地址： | 210024 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种利用深度学习技术完成视频中安全帽佩戴状态的实时检测方法，为人员区域检测，头部区域提取，安全帽存在性判断三个步骤，人员区域检测使用了当前准确性和实时性较好的YOLOv3目标检测网络，头部区域提取根据先验条件人为设定选择，最后的安全帽存在性判断依靠卷积神经网络来完成。本发明将神经网络和安防监控领域结合，提升了安全帽佩戴的监控效果，也提供了一个通用的监控框架，未来可以对其中各部分分别进行改进，进一步提升准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安全帽 佩戴 状态 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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