[发明专利]基于YOLO进化深度学习模型的安全帽检测与预警方法在审
| 申请号： | 202010644553.6 | 申请日： | 2020-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN111931573A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 罗旺;席丁鼎;白义传;胡牧;徐华荣;郝运河;张佩;吴超;娄超;夏源 | 申请（专利权）人： | 南京南瑞信息通信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 李跟根 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了计算机视觉图像处理技术领域的一种基于YOLO进化深度学习模型的安全帽检测与预警方法，旨在解决现有技术中采用人工方式对工业生产环境下行人是否佩戴安全帽进行检测与预警，效率低下，效果不佳，不能满足实际需求的技术问题。所述方法包括如下步骤：将实时获取的目标视频图像输入预先训练好的YOLO进化深度学习模型，标记出目标视频图像中的未佩戴安全帽的人体；向所标记人体发出预警信号。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolo 进化 深度 学习 模型 安全帽 检测 预警 方法 | ||
【主权项】：
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