基于深度學習的安全帽檢測方法研究
作者：郝存明; 朱繼軍; 張偉平 河北省科學院應用數(shù)學研究所; 河北石家莊050000; 河北省信息安全認證工程技術(shù)研究中心; 河北石家莊050000; 國家電投集團河北電力有限公司; 河北石家莊050000
摘要：在電廠生產(chǎn)過程中,安全帽對于保障員工的安全具有非常重要的作用.工作人員在進行生產(chǎn)操作時未正確穿戴安全帽有可能直接導致事故的發(fā)生.在開發(fā)電廠不安全行為視頻檢測系統(tǒng)中,安全帽的檢測將是一項需要解決的關(guān)鍵問題.本文通過收集現(xiàn)場圖片信息和人工標注的方法,構(gòu)建了訓練集和測試集.通過采用深度學習算法,在數(shù)據(jù)集上得到了一種具備安全帽檢測的神經(jīng)網(wǎng)絡模型.經(jīng)驗證,該模型在構(gòu)建的測試集上達到了良好的檢測效果.
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河北省科學院學報雜志
河北省科學院學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術(shù)導向，堅持科學性、學術(shù)性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：學術(shù)論文、研究簡報、綜述等。于1984年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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