【摘 要】
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近年来,人工智能技术得到快速发展,在各行各业得到广泛的应用,结合人工智能技术的安全带检测系统也相继出现。目前,安全带检测已经取得了初步的进展,但自然场景下的安全带检测仍然存在众多挑战,车辆和挡风玻璃的检测速度还有待提高,不同场景下安全带的检测精度还有待进一步深入研究。为了快速检测交通监控中车辆前排乘员是否佩戴安全带,本文给出了一种结合YOLOv4-tiny目标检测及Mobile Ne Xt分类的安
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近年来,人工智能技术得到快速发展,在各行各业得到广泛的应用,结合人工智能技术的安全带检测系统也相继出现。目前,安全带检测已经取得了初步的进展,但自然场景下的安全带检测仍然存在众多挑战,车辆和挡风玻璃的检测速度还有待提高,不同场景下安全带的检测精度还有待进一步深入研究。为了快速检测交通监控中车辆前排乘员是否佩戴安全带,本文给出了一种结合YOLOv4-tiny目标检测及Mobile Ne Xt分类的安全带检测算法。通过改进的YOLOv4-tiny网络对车辆和挡风玻璃进行先后检测,并将检测到的挡风玻璃区域按照1:1的比例分成驾驶员区域和副驾驶区域,然后结合SAM空间注意力模块的Mobile Ne Xt网络在各区域内进行二分类检测驾乘人员是否佩戴安全带。首先在车辆检测时,通过实验对比了YOLOv4、YOLOv5、YOLOv4-tiny以及替换主干特征提取网络的YOLOv4-tiny网络,结合检测目标的特点及需求并考虑了速度和精度后选择了YOLOv4-tiny网络,使用深度可分离卷积对其进行改进,进一步加快了车辆的检测速度。其次,针对挡风玻璃具有特征明显、易识别、目标大的特点,在车辆检测网络的基础上,仅保留了两个检测头中分辨率较小的检测头用于挡风玻璃的快速检测。最后,对分类网络模型进行了探究,使用了结合SAM空间注意力模块的Mobile Ne Xt网络实现车辆前排乘员是否佩戴安全带的检测。通过以上探究得到了3个不同的网络分别用于车辆、挡风玻璃、安全带检测。本文使用Label Img标注的车辆数据集和挡风玻璃数据集以及使用Label Me标注的安全带数据集进行实验。实验结果表明,车辆检测网络在平均精度（mean AveragePrecision,m AP）为99.69时速度为145FPS,相比原网络,检测精度仅降低0.01%,检测速度增加了14FPS,参数量减少了6.98M;挡风玻璃检测网络在平均精度为99.88%时速度为163FPS,相比原网络,检测精度不降低,检测速度增加了32FPS,参数量减少了7.51M;安全带检测网络准确率（Accuracy,ACC）为93.13%,比原网络提升1.09%,模型参数量增加0.02M。本文算法在兼顾速度的同时具有较高的检测精度。
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