[发明专利]基于多特征融合和迁移学习的安全护具佩戴检测方法在审
| 申请号： | 202310091402.6 | 申请日： | 2023-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN116052216A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 李佐勇;田庆;林文忠;蔡远征;胡蓉 | 申请（专利权）人： | 闽江学院 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/44;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多特征融合和迁移学习的安全护具佩戴检测方法。该方法采用预处理与数据增强，扩充训练数据集，防止网络模型出现过拟合现象，在特征提取网络部分引入压缩与激励网络SENet模块，并在YOLOv3输出的三个特征图基础上，增加输出一个小尺度的特征图，为后续网络特征融合阶段提供更多小目标特征信息。由于数据集中安全帽目标居多而其他目标较少，为了平衡目标样本数量，引入迁移学习策略，进一步提高安全护具的检测精度。在电力安全护具数据集上的实验结果表明，本发明算法具有良好的检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 迁移 学习 安全 护具 佩戴 检测 方法 | ||
【主权项】：
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