[发明专利]一种基于YOLOv5的掘进机炮头区域入侵检测方法在审
| 申请号： | 202110399552.4 | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN113256560A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 蒋博文;张若楠;陈润斌;张开宇;张茂岩 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于YOLOv5的掘进机炮头区域入侵检测方法，涉及人工智能领域，包括以下步骤：(1)工人和“炮头”的图像采集；(2)YoloV5检测人与“炮头”；(3)根据预测框进行越界检测；(4)发出预警。本发明采用YOLOv5算法进行掘进机炮头区域入侵检测模型的构建，提出了多维度的入侵检测方法，通过计算工人和“炮头”预测框的IOU占比和两者预测框对角线交点的距离，来判断工人是否入侵到掘进机炮头区域，并对其进行分级预警。此方法，从两个维度对工人的入侵行为进行判断，提高了检测的准确度；此方法，通过人工智能部署实现，可以快速，便捷的实现掘进机炮头区域入侵检测，大量的节省的人力，物力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov5 掘进 机炮 区域 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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