【摘 要】
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对当前智能监控领域安全帽监检测存在硬件资源要求高、准确性低、实时性差的问题,提出了一种基于颜色分割的安全帽检测方法,该方法以传统的数字图像处理为基础,首先通过监控的实际场景获取监控画面,人工标注全帽所在区域,然后将RGB颜色空间图像转化为HSV颜色空间,统计不同颜色安全帽的HS颜色分量的阈值,利用K-mesns算法获取矩形框类别,并分类统计矩形框面积和矩形度范围,最后进行边缘提取、矩形框筛选方式现实安全帽检测。通过仿真分析,对于特定的安全帽场景及通用的CPU硬件设备下,与YOLOv3、SSD等传统的深度学
【机 构】
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华能华家岭风力发电有限公司,华能甘肃能源开发有限公司
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对当前智能监控领域安全帽监检测存在硬件资源要求高、准确性低、实时性差的问题,提出了一种基于颜色分割的安全帽检测方法,该方法以传统的数字图像处理为基础,首先通过监控的实际场景获取监控画面,人工标注全帽所在区域,然后将RGB颜色空间图像转化为HSV颜色空间,统计不同颜色安全帽的HS颜色分量的阈值,利用K-mesns算法获取矩形框类别,并分类统计矩形框面积和矩形度范围,最后进行边缘提取、矩形框筛选方式现实安全帽检测。通过仿真分析,对于特定的安全帽场景及通用的CPU硬件设备下,与YOLOv3、SSD等传统的深度学
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