改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：yx065781080

【摘要】

：

针对在智能监控中安全帽佩戴检测准确率低和检测速率慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once)的安全帽佩戴检测算法YOLOv3-WH。在YOLOv3算法的基础上改进网络结构,增大输入图像的尺度,使用深度可分离卷积结构替换Darknet-53传统卷积,减少特征的丢失,缩减模型参数,提升检测速率;使用多尺度特征检测,增加浅层检测尺度,添加4倍上采样特征融合结构,提高安全

【作者】

：

肖体刚蔡乐才高祥黄洪斌张超阳

【机构】

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四川轻化工大学自动化与信息工程学院,宜宾学院三江人工智能与机器人研究院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年12期

【关键词】

：

安全帽检测 YOLOv3 深度可分离卷积特征融合 K-MEANS

【基金项目】

：

四川省科技厅重点研发项目(2019YFN0104,2016ZGY021),四川省高校重点实验室开放基金(2018WZY03)。

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