【摘 要】
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分析近几年全国安全生产数据发现,引发安全生产事故的原因超过90%是作业人员违章操作,其中因为未佩戴安全帽而造成严重事故尤为普遍。文中提出采用深度学习技术对作业人员佩戴安全帽状态进行实时检测研究的方法。首先,采用目标检测网络确定人员区域,获取人员位置信息,为安全帽位置获取提供保障;然后,根据经验提取头部区域,并扩大位置范围,提升容错率;最后,采用卷积神经网络对安全帽的存在性进行判断。对电力安全生产数
【机 构】
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分析近几年全国安全生产数据发现,引发安全生产事故的原因超过90%是作业人员违章操作,其中因为未佩戴安全帽而造成严重事故尤为普遍。文中提出采用深度学习技术对作业人员佩戴安全帽状态进行实时检测研究的方法。首先,采用目标检测网络确定人员区域,获取人员位置信息,为安全帽位置获取提供保障;然后,根据经验提取头部区域,并扩大位置范围,提升容错率;最后,采用卷积神经网络对安全帽的存在性进行判断。对电力安全生产数据进行仿真,结果表明,该方法的检测速度和检测准确率均优于传统方法。
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