【摘 要】
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文章基于深度学习方法来研究安全帽佩戴的检测方法,对自建安全帽数据集的预处理后,采用YOLO算法训练来获取一个最优检测模型;通过对模型测试,可以得到文章所使用的YOLO算法对矿井下安全帽佩戴检测能够达到一个比较好的检测精度,实际mAP值为90.68%,相较于其他单阶段检测算法来说有着更好的检测效果,更加符合实际运用的检测精度要求。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“多源传感器环境下基于异构特征信息融合的行为识别”(61873004)。
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文章基于深度学习方法来研究安全帽佩戴的检测方法,对自建安全帽数据集的预处理后,采用YOLO算法训练来获取一个最优检测模型;通过对模型测试,可以得到文章所使用的YOLO算法对矿井下安全帽佩戴检测能够达到一个比较好的检测精度,实际mAP值为90.68%,相较于其他单阶段检测算法来说有着更好的检测效果,更加符合实际运用的检测精度要求。
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