【摘 要】
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佩戴安全帽是防止施工作业人员头部损伤的有效方法之一,利用目标检测技术识别工人安全帽的佩戴情况,能够协助完善施工现场安全措施、有效预防安全事故发生。然而,现有安全帽佩戴检测算法多存在小目标识别准确率低、密集遮挡场景检测难度大、复杂场景适应性差的问题。因此,本文立足于深度学习目标检测技术对安全帽佩戴检测相关算法进行研究与改进,提出了一种基于改进YOLOv5s的安全帽佩戴检测模型,以解决实际安全帽佩戴检
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佩戴安全帽是防止施工作业人员头部损伤的有效方法之一,利用目标检测技术识别工人安全帽的佩戴情况,能够协助完善施工现场安全措施、有效预防安全事故发生。然而,现有安全帽佩戴检测算法多存在小目标识别准确率低、密集遮挡场景检测难度大、复杂场景适应性差的问题。因此,本文立足于深度学习目标检测技术对安全帽佩戴检测相关算法进行研究与改进,提出了一种基于改进YOLOv5s的安全帽佩戴检测模型,以解决实际安全帽佩戴检测中的瓶颈问题,实现了复杂场景下小目标安全帽的精准检测。主要工作总结如下:（1）针对当前安全帽佩戴检测中类别不均衡导致模型检测效果差的问题,引入Mosaic9数据增强技术,将原始图片进行随机裁剪、缩放和拼接以达到丰富小目标样本数量的目的,从而实现检测类别的平衡。同时有效避免了检测目标被裁减的情况,保证了检测目标的完整性。（2）针对当前安全帽佩戴检测中小目标特征易丢失的问题,引入多尺度检测及特征融合机制,通过增加浅层检测层来提升网络对于小目标的特征提取能力。同时将原始上采样网络改为两倍上采样和四倍上采样的组合,增强深层与浅层特征信息的融合,进一步减少目标特征信息的丢失,有效解决小目标场景下安全帽佩戴检测的漏检问题。（3）为进一步提升模型在复杂场景下的定位精度。引入注意力机制,向模型颈部网络及检测头部嵌入CBAM注意力模块,以增强特征图中的重要通道及空间信息,最大程度提升小目标定位精度,减少小目标聚类问题。（4）在模型中引入GhostNet模块以降低网络计算的复杂度,将颈部网络C3模块中的Bottleneck替换为Ghost Bottleneck,通过实验证明了此方法可有效减少模型参数量和体积,实现改进模型的轻量化,达到检测精度与模型计算量间的最优平衡。（5）融合各改进点并基于现有数据集展开对比实验和鲁棒性实验。实验结果表明,改进后模型的准确率相较于原始YOLOv5s模型提升了 2.1%,且在不同亮度和不同形变程度下,改进后模型均表现出较强稳定性和准确性。证明了本文提出的安全帽佩戴检测模型有效提高了复杂环境下小目标安全帽的检测准确率,具备较强鲁棒性和泛化能力。
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