[发明专利]一种基于嵌入式设备和深度学习的安全帽识别方法在审
| 申请号： | 202010992898.0 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112149551A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 盛敏豪;宋安平;翟鑫奕;李志伟;吴吉文 | 申请（专利权）人： | 上海孚聪信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所(普通合伙) 31233 | 代理人： | 钱文斌 |
| 地址： | 201822 上海市嘉定*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于嵌入式设备和深度学习的安全帽识别方法，包括以下步骤：获取现场图片，通过现场图片对YOLO Nano模型进行训练，并将训练好的YOLO Nano模型搭载到嵌入式设备上；在嵌入式设备上搭载检测程序，接收多路视频流，对多路视频流采用所述训练好的YOLO Nano模型进行安全帽的识别，将识别结果整合进视频流并统计信息。本发明在保证检测精度的同时提高检测的速度以实现实时检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 嵌入式 设备 深度 学习 安全帽 识别 方法 | ||
【主权项】：
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