基于YOLOv3的电网作业人员安全帽佩戴检测

来源 :中国安全生产科学技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Aslaen
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了有效监测电网作业人员不规范佩戴安全帽行为,提出1种基于YOLOv3的电网作业现场安全帽佩戴检测方法.针对安全帽佩戴规范性问题,构建正确佩戴、不正确佩戴和未佩戴安全帽3种情况下的图像样本库;并利用该数据库对YOLOv3模型进行训练与测试,结合模型参数、样本比例及算法对比分析,开展电网作业人员安全帽佩戴检测算例.结果表明:YOLOv3模型检测精度能够达到92.59%,同时模型每秒可检测15张图片,在复杂作业场景下能够实现有效检测,可为避免电网作业人员安全隐患提供技术参考.
其他文献
为分析基坑开挖对临近地铁隧道的影响,以某基坑工程为研究背景,结合修正-莫尔库伦本构关系,采用Midas GTS NX构建三维地层结构模型,通过仿真分析基坑开挖前后隧道水平、竖向位移的变化规律及特征点.结果表明:基坑开挖会导致地铁隧道结构产生水平收缩的趋势,隧道最大沉降和隆起点从远离基坑的外侧隧道向靠近基坑的内侧隧道转移;同时,还明确变形的最大位置,得到隧道最大隆起和沉降截面处的变形规律,构建“O”型和“S”型竖向变形模型,研究结果可为基坑开挖条件下的地铁隧道安全分析提供参考,对地铁隧道的保护具有一定意义.