[发明专利]基于深度学习的劳保用品佩戴情况检测和身份识别的方法有效
| 申请号： | 202010197049.6 | 申请日： | 2020-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN111488804B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 梁宇栋;宁艺雄;宫彦;谢瑾豪;张超;李德玉 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/94;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/951 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 程园园 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及基于深度学习的劳保用品佩戴情况检测和身份识别的方法。本发明收集数据制作工作人员劳保用品佩戴情况检测和身份识别专用数据集，对数据集进行预处理标注并划分，然后设计并训练基于多种目标检测算法原理的深度模型，对多个深度模型采用Stacking Ensemble的方法进行模型集成，使用公开数据集训练基于深度学习的人脸识别模型和行人再识别模型，构建工作现场的人脸识别和行人再识别比对数据库，结合该图像数据库对模型进行自适应优化，进行检测并监控。本发明提高施工场所工作人员的安全性，减少安全事故的发生，有着很好的社会价值以及商业价值，应用前景广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 劳保用品 佩戴 情况 检测 身份 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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