【摘 要】
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针对工业生产安全系统中缺乏自动监管功能，设计了一种基于人体关键点定位和图像区域注意力机制的人员着装检测算法，对工地、码头、矿场等施工场所的工作人员进行工装佩戴标准检测，从而保障工作人员安全。结合人体姿态估计算法对人员着装区域进行定位，提出一种基于图像区域的注意力机制对服装特征进行有效表征，将复杂的人员着装检测任务解耦为目标检测和图像分类任务，提高了工业场景中的人员着装检测效率和性能。在MSCOCO
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62106177）；
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针对工业生产安全系统中缺乏自动监管功能，设计了一种基于人体关键点定位和图像区域注意力机制的人员着装检测算法，对工地、码头、矿场等施工场所的工作人员进行工装佩戴标准检测，从而保障工作人员安全。结合人体姿态估计算法对人员着装区域进行定位，提出一种基于图像区域的注意力机制对服装特征进行有效表征，将复杂的人员着装检测任务解耦为目标检测和图像分类任务，提高了工业场景中的人员着装检测效率和性能。在MSCOCO及自定义煤矿场景着装检测数据集上的实验证明，提出的模型在人员定位和着装检测任务上均取得了优异的效果（MSCOCO数据集上AP50达到最优）,具有较强的鲁棒性，可以适用于多种复杂环境。
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