【摘 要】
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为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率,设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中.该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征,加强待检测目标
【出 处】
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天津大学学报(自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(618002044)~~;
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为实现智能检测室内作业人员是否佩戴安全帽,提出了一种改进的Yolov4算法.首先,针对目前室内安全帽佩戴状态检测实验数据较为匮乏的问题,自建了一个用于室内场景的安全帽佩戴状态检测数据集.随后,为提升室内监控图像中模糊、微小目标的安全帽佩戴状态检测准确率,设计了自校准多尺度特征融合模块并将其嵌入原Yolov4网络中.该模块首先通过深度超参数化卷积从上至下、从下至上融合不同尺度下的特征,加强待检测目标的特征纹理,使得模型能够检测出这两类目标.再通过特征自校准模块对融合后的特征进行过滤,加强或抑制特征图上的每一像素点,使得模型可以在融合后的特征图上进行精确的检测.此外为加速模型收敛,使用解耦合的检测头替换原Yolov4中的耦合检测头,使目标定位任务与安全帽佩戴状态的分类任务相互独立.最后为提升模型对于重叠目标的检测能力,提出了软性非极大值抑制后处理算法Soft-CIo U-NMS.实验结果表明,该改进的Yolov4模型能够准确地识别出室内作业人员是否佩戴安全帽,准确率达到了95.1%.相比于原Yolov4模型,该模型对位于监控摄像头远端的模糊、微小目标和监控图像中重叠目标的检测能力有明显提升,检测准确率提升了约4.7%,较好地满足了室内场景下作业人员安全帽佩戴状态智能检测的要求.
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