【摘 要】
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针对现有深度学习算法对施工现场的工人安全帽佩戴检测速度和精度低,在检测到工人未佩戴安全帽时无法及时发出报警,本文设计并搭建了基于深度学习的安全帽佩戴检测应用系统。首先对深度学习中的Two Stage方法和One Stage方法展开研究,针对检测对象的特点对模型进行了改进,提高模型的检测精度和鲁棒性,对比两种方法后选择性能优异的模型应用于安全帽佩戴检测应用系统中,同时加入报警模块,检测模块在检测到工
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针对现有深度学习算法对施工现场的工人安全帽佩戴检测速度和精度低,在检测到工人未佩戴安全帽时无法及时发出报警,本文设计并搭建了基于深度学习的安全帽佩戴检测应用系统。首先对深度学习中的Two Stage方法和One Stage方法展开研究,针对检测对象的特点对模型进行了改进,提高模型的检测精度和鲁棒性,对比两种方法后选择性能优异的模型应用于安全帽佩戴检测应用系统中,同时加入报警模块,检测模块在检测到工人未佩戴安全帽时产生报警信号,同时通过网络通信将信号传递给报警模块,报警模块在接收到信号后产生声光报警,防止发生事故时对工人造成严重的伤害。1.对Two Stage方法中Faster-RCNN展开研究,并根据本文研究对象的特点对算法关键点进行改进,具体为:使用Res Net101代替VGG16作为Faster-RCNN的特征提取网络;调整RPN网络预设anchor的大小和宽高比;在训练过程加入在线难例挖掘策略,优化候选区域的生成;使用ROI Align代替ROI Pooling层调整候选框的大小。最后在测试集上进行验证,实验结果显示,改进后模型的m AP为83.24%,与改进前相比提高了11.43%,改进后模型的精度得到了提升。2.对One Stage方法中的YOLOv3展开研究,并根据本文研究对象的特点对算法进行改进,具体为:调整预设anchor box大小,根据anchor box的大小修改输出层尺度,同时在输出层网络中加入Residual层;使用Focal Loss代替交叉熵作为分类损失,解决正负样本失衡的现象;使用Soft NMS算法代替NMS实现对冗余框的筛选。最后在测试集上进行验证,实验结果显示,改进后模型的m AP提高了4.84%,模型的精度得到了提升。3.将两种模型进行对比,对比结果显示,改进YOLOv3的检测速度和精度均高于改进Faster-RCNN。实验结果显示,改进YOLOv3除去模型加载的时间,检测一张图片只需要0.07S,同时m AP达到了91.94%,在检测速度和精度上都达到了安全帽佩戴检测的实际需要。4.设计和搭建了安全帽佩戴检测应用系统,系统包括:视频采集模块、安全帽佩戴检测模块、网络通信模块和报警模块。通过实验室模拟场景测试,验证了系统的可行性,检测模块检测到视频内的人没有佩戴安全帽时,产生报警信号,并通过网络通信模块将信号远距离传输给报警模块,报警模块接收到信号后发出语音报警,提醒工人正确佩戴好安全帽,整体实现了安全帽佩戴检测的功能需求。
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