安全帽检测相关论文
我国输变电工程近年来得到快速发展、产业规模不断扩大,但输变电监管系统的设计也存在如下难点:（1）监控环境复杂、视频分辨率低。输......
为了提高建筑施工的效率并降低建筑业事故死亡率，提出一种改进YOLOv4的安全帽佩戴检测及身份识别方法，用于自动监测施工人员是否佩戴......
针对安全帽监管效率不高、耗费精力及传统摄像头不具备检测功能的缺点，设计了一种基于YOLOv5的安全帽检测系统，用来检测作业人员是否......
据统计,在国内基建行业的安全事故中大部分是因作业人员未戴安全帽造成的,安全帽作为保护人的防护工具,可以在危险环境中保护人员......
安全生产是化工厂企业能够长久运营的关键性因素,员工安全意识不足和侥幸心理会给企业带来安全事故隐患,落实相关规章制度需要依靠......
安全帽是一种延迟和缓解外力对头部冲击的重要防护设备,在各种有安全防护要求的作业现场均被要求正确佩戴。近年来,在各大建筑工地......
在电厂施工作业中,确保工人的安全排在首位,所以在作业区域内所有人员必须佩戴安全帽等安全装备。尽管各单位经常进行安全教育,甚......
安全帽作为生产工作者和高空作业人员必不可少的一种安全用具,能够有效保证人员的生命安全,避免一些事故的发生.本文提出一种便携......
提出一种基于改进型YOLO v5算法的安全帽佩戴检测方法,通过安全帽区域与头部区域的位置关系判断安全帽佩戴情况,对算法中候选框、......
为了加强建筑工人佩戴安全帽情况的检测,防止安全事故的发生,提出1种改进的轻量级YOLOv4安全帽佩戴检测算法,用于运行在移动设备端......
在工程现场因不佩戴安全帽导致的悲剧时有发生,为了协助工程现场管理人员保障工人的人身安全,本文设计实现了一种基于深度学习的安......
由于施工环境的复杂性,基于机器视觉的安全帽识别方法常常出现误检与漏检的情况。为提高复杂环境下安全帽识别的准确率,同时满足实......
随着科学技术的发展,施工现场工人的安全问题越来越受到人们的重视。安全帽是建筑施工人员保证人身安全的重要防护用品。保护施工......
针对随机蕨算法中二元测试的对数和蕨的数量难以确定问题,采用了网格搜索与交叉验证法改进并应用于安全帽检测应用。首先在图像中......
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......
针对传统安全帽佩戴识别算法检测精度低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法。该方法以YOLOv3检测算法......
安全生产一直以来是工程作业中重要的主题,虽然在施工环境中管理人员对安全帽佩戴有严格的要求,但实际工作中还是会有很多工程人员......
建筑业作为中国经济支柱之一,对于建筑工人的需求非常巨大。然而,建筑工地复杂多变,存在大量潜在危险源,如物体坠落、工作平台倒塌......
随着高铁技术的不断改进,高铁网络建设规模逐渐扩大到全国。目前,铁路的牵引供电系统的要求也比以往更高,针对铁路牵引变电站设备......
近年来,在我国建筑行业领域发生的安全事故中,超过6成的人员伤亡是由于未佩戴安全帽造成的。佩戴安全帽,是在各类工程环境下对生命......
在危险的工作环境中,安全帽对工作人员的头部起到了至关重要的保护作用。传统的人工监测方式需要耗费大量的人力,且监控人员易疲劳......
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Y......
随着社会经济的高速发展和生产规模的不断扩大，安全生产问题己经成为现代社会发展所必须解决的难题之一。为保障生产人员的人身安全......
在工人伤亡事故中头部受伤占伤亡事故的绝大部分。针对工人安全帽检测传统方法与检测场景关联性低、实用性差等问题,提出了一种采......
为提高煤矿井下工人作业安全帽佩戴情况的检测准确率,提出了一种基于Faster-RCNN改进的安全帽佩戴检测算法。采用跳跃网络结构,训......
基于深度学习的方法,运用单次多框检测器(SSD)目标检测框架和自注意力机制,针对施工人员佩戴安全帽数据集进行神经网络训练.通过调......
在施工场景中,正确有效的检测工人佩戴安全帽是工地安全重要的一环。基于人工检测安全帽佩戴情况,既耗时耗力,监管效率也不高。为......
针对现有安全帽检测研究中采用的两阶段检测法存在检测效率偏低,累积误差对精度影响较大的问题,提出一种对安全帽的单阶段检测法。......
施工人员佩戴安全帽是安全生产的重要一环,为保障工人生命安全,同时克服传统人工巡检费时费力的缺点,提出了一种基于Single Shot M......
针对施工作业面复杂背景下安全帽检测存在的遮挡,光照多变,且目标尺寸不一等问题,提出一种基于YOLO-v3深度学习网络的改进方法。将......
针对施工人员未佩戴安全帽的现象,为了实时检测施工人员是否佩戴安全帽,在YOLO v3算法的基础上,通过深度可分离卷积对Darknet网络......
佩戴安全帽是防止施工现场作业人员头部损伤的有效方法之一。然而,目前的安全帽检测算法多存在有遮挡目标检测难度大、小目标识别......
近年来,互联网、大数据等技术的快速发展与应用也带动了视频监控技术的不断发展与进步,使其成为当前的研究热点之一。例如,在安防......
针对电力施工工地需要监控工人佩戴安全帽的情况,提出一种基于深度学习的施工人员安全帽佩戴情况监控方法。经实验结果表明,该方法......
安全帽作为作业工人最基本的个体防护装备,对作业人员的生命安全具有重要意义.但是部分作业人员安全意识缺乏,不佩戴安全帽行为时......
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学位
任何人进入变电站生产现场都必须佩戴安全帽。传统监控方式靠人工从海量的视频中检索异常信息来实现安全的保障,难度高,监控效果往......
安全帽是施工现场的作业人员重要的安全防护工具,且不同身份佩戴安全帽颜色不同。针对作业人员不佩戴安全帽、越界操作等违规行为,......
针对施工工地需要统计和监控工人佩戴安全帽情况,提出一种基于计算机视觉的施工现场安全帽佩戴情况监控方法。首先用背景差法从获......
施工现场光照多变、背景复杂、施工人员形态多样,给安全帽佩戴情况检测带来很大的困难。针对传统检测方法准确率低、鲁棒性差的问......
随着图像处理在生活中各个领域的广泛应用,工业领域也逐渐提出将图像识别应用到工业生产中,而安全帽是施工区域使用范围最广的头部......
针对矿山人员安全帽佩戴检测问题,文中提出了一种基于人脸的身份识别及安全帽佩戴检测的违规行为识别方法。首先在视频图像中检测......
安全帽佩戴检测是实现安全生产的重要环节。随着监控设备日益普及,监控视频的数量飞速上涨,如何将这些视频资源用于智能检测已经成......
