【摘 要】
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目前安全作业备受各行各业关注,大多安全措施仍依赖于人工监察。随着深度学习技术的发展与成熟,相应目标检测算法的研究越来越多,安全帽佩戴检测系统也成为重要研究内容。基于深度学习的安全帽佩戴检测系统解决了传统安全帽佩戴检测系统中检测精度和速率低以及泛化性差等问题。已有的基于深度学习的安全帽佩戴检测系统使用的检测算法中仍存在IoU值相同而截取目标存在差异的问题、目标函数与评价指标不统一的问题、正负样本不均
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目前安全作业备受各行各业关注,大多安全措施仍依赖于人工监察。随着深度学习技术的发展与成熟,相应目标检测算法的研究越来越多,安全帽佩戴检测系统也成为重要研究内容。基于深度学习的安全帽佩戴检测系统解决了传统安全帽佩戴检测系统中检测精度和速率低以及泛化性差等问题。已有的基于深度学习的安全帽佩戴检测系统使用的检测算法中仍存在IoU值相同而截取目标存在差异的问题、目标函数与评价指标不统一的问题、正负样本不均匀导致模型训练难度增加的问题。本文提出两个边界框重叠度的新计算方法,根据该新计算方法的思想实现了改进YOLOv3算法,提高了检测精度,最后完成了基于改进YOLOv3算法的安全帽佩戴检测系统研究与实现。本文的具体研究与实现如下:首先,针对IoU值相同存在目标截取不完整的问题。通过对GIoU的计算方法研究后,提出新计算两个边界框重叠度的方法,缓解了目标截取不完整的问题。其次,针对YOLOv3算法中目标函数与评价指标不统一问题。该问题会导致误差值相同,IoU值却不同,使模型的稳定性降低。根据计算两个边界框重叠度的新方法,改进了 YOLOv3算法的目标函数。公共数据集VOC2007实验结果表明,相比于YOLOv3算法,改进目标函数提高了模型的稳定性,并且模型的mAP值提高了 1.24%。再次,针对YOLOv3算法中正负样本不均匀的问题。该问题会导致训练模型难度增加。根据计算两个边界框重叠度的新方法,改进了 YOLOv3算法中计算忽略掩膜的方法。公共数据集VOC2007实验结果表明,相比于YOLOv3算法,模型的mAP值提高了1.03%。最后,根据改进目标函数以及改进忽略掩膜,实现了改进YOLOv3算法,公共数据集VOC2007实验结果表明,相比于YOLOv3算法,改进YOLOv3算法的mAP值提高了 2.07%。基于改进YOLOv3算法,根据安全帽佩戴检测的实际需求,设计并实现了安全帽佩戴检测系统,主要功能包括安全帽佩戴的实时检测、检测上报与处理、问题管理以及统计。本系统的研发为现场作业安全帽佩戴有效识别和目标检测算法提供了新的研究方向,为建立具有自主知识产权安全帽佩戴检测系统和开发平台奠定了基础,具有重要意义和推广应用价值。
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