【摘 要】
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煤矿安全生产问题一直以来都是一个重点话题,安全生产是企业生产工作的前提,而安全监管是安全生产的保障;为了对井下作业的员工的违规行为进行有效监管,本文研究一种智能化识别违规行为的方法,挑选了未佩戴安全帽、未佩戴口罩及违规越界,三种常发生的违规行为作为研究对象,通过采用深度学习的方法,构建矿工违规行为智能化识别模型,实现对于矿工违规行为的实时检测和识别。本文为了构建高质量的数据集,支撑模型的训练和后续
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煤矿安全生产问题一直以来都是一个重点话题,安全生产是企业生产工作的前提,而安全监管是安全生产的保障;为了对井下作业的员工的违规行为进行有效监管,本文研究一种智能化识别违规行为的方法,挑选了未佩戴安全帽、未佩戴口罩及违规越界,三种常发生的违规行为作为研究对象,通过采用深度学习的方法,构建矿工违规行为智能化识别模型,实现对于矿工违规行为的实时检测和识别。本文为了构建高质量的数据集,支撑模型的训练和后续实验;将从煤矿企业采集来的监控视频数据进行视频逐帧分析和图像处理后,获取所需的三种违规行为的图片数据,为了增加图像数据中的有效检测目标数量,采用了 CutMix方法对数据进行增强处理,该方法能够增加本文构建的违规行为数据集中有效目标的数量,进而提升模型训练效果,并通过实验证明了本文数据增强方法的有效性。为了提高对于本文研究的三种违规行为检测的准确率,文章从提升YOLO v3算法的检测速率和检测精度两个角度提出了改进策略;针对算法检测速率的改进,使用GhostNet网络结构替换Darknet-53网络结构的方式;针对算法检测精度的提升,从Anchor的重新聚类和多尺度特征融合两个角度对YOLO v3算法进行了改进,针对Anchor尺寸的重新优化,采用K-means算法,对本文的矿工违规行为数据集中的目标位置尺寸进行聚类分析,确定目标建议框的9组尺寸的中心位置;而针对多尺度特征融合的改进,本文引入了一种增强的特征金字塔结构Aug-FPN,对算法提取特征及多尺度特征融合的方式进行改进,提升算法的特征提取能力进而提升算法模型的检测精度;并通过实验设计与其它主流算法对比,本文所改进算法对于未佩戴安全帽、未佩戴口罩及违规越界三种违规行为检测,均能够取得更优的效果。然而,对于图像数据中的小目标检测效果较差。为了进一步提升对于小目标对象的检测效果,本文引入了 YOLOF算法,使用GhostNet网络结构替换算法的主干网络,针对YOLOF算法的解码器部分,通过引入深度可分离卷积和替换激活函数的方式,提升算法的检测性能,并通过在不同场景下的设计对比实验,验证了改进YOLOF算法的优越性。图40表11参70
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