[发明专利]一种基于深度学习的安全帽识别方法在审
| 申请号： | 202111008443.1 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113688759A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 易军;汪彦;郑福建;宋光磊;陈国荣;周伟;李鹏华;赵猛 | 申请（专利权）人： | 重庆科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 韩慧芳 |
| 地址： | 401331 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的安全帽识别方法，首先是获取各类施工现场的人员佩戴安全帽图像数据；采用多种数据增强方法让图像更清晰、丰富且具有一定的泛化能力，将数据增强后的图像制作为安全帽数据集；改进原生的YOLOv5模型，使其在对安全帽的检测精度和检测速度上能有所提升；模型训练完成后将其用于检测施工现场的视频流，并对检测出的目标框进行二次重合度匹配以提升检测的精准性，降低在实际使用中的误报率；当出现没有佩戴安全帽的人员时及时的向系统发出警告。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安全帽 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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