【摘 要】
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为了对变电站现场作业人员工作服着装规范性进行有效识别,防止作业人员穿短袖或将长袖的袖子卷起,本文采用了YOLO v5实时目标检测算法,针对长袖/短袖两类检测问题,修改分类器,将输出层修改为21维张量.对变电站实际工作现场采集到的7135张样本进行标注,对数据集进行图像增广和色彩调整,并对初始化锚框进行聚类分析.基于YOLO v5在COCO上的预训练模型,利用难例挖掘等手段调整训练目标,最终得到最优的监控场景下工作人员着装规范性的检测模型.实验结果表明,在1000张图片测试集上查准率为97.01％,查全率为
【机 构】
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为了对变电站现场作业人员工作服着装规范性进行有效识别,防止作业人员穿短袖或将长袖的袖子卷起,本文采用了YOLO v5实时目标检测算法,针对长袖/短袖两类检测问题,修改分类器,将输出层修改为21维张量.对变电站实际工作现场采集到的7135张样本进行标注,对数据集进行图像增广和色彩调整,并对初始化锚框进行聚类分析.基于YOLO v5在COCO上的预训练模型,利用难例挖掘等手段调整训练目标,最终得到最优的监控场景下工作人员着装规范性的检测模型.实验结果表明,在1000张图片测试集上查准率为97.01％,查全率为96.60％,mAP值为0.8767.在实验环境下平均响应速度达到了38ms.最后,将模型封装为微服务,部署于变电站辅助系统.该着装规范性识别模型速度快、误报少,满足了安全监察需求.
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