[发明专利]基于深度学习的工业制造现场安全帽佩戴识别系统和方法在审
| 申请号： | 202010882068.2 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112149513A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 黎小华;刘倍铭;王飞扬;方亿;刘崛雄 | 申请（专利权）人： | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 彭红艳 |
| 地址： | 610092*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，特别是涉及基于深度学习的工业制造现场安全帽佩戴识别系统和方法，本系统包括数据采集模块、图像处理标注模块、模型训练模块和实时检测预警模块；基于该系统的方法包括：通过获取施工现场的实时视频数据，对所述实时视频数据进行取流，获取待识别的单帧图像数据输入预先构建的人体头部检测模型，然后基于颜色和形状特征对识别的人体头部信息进行安全帽识别，当识别出人员未佩戴安全帽时，发出报警信息并保留现场数据。通过本系统和方法，能有效解决安全帽佩戴识别效率低和识别效果差的问题，能适用于复杂的工业制造现场。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 工业 制造 现场 安全帽 佩戴 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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