基于深度学习的安全帽检测方法研究

• 作者: 张伟平 朱继军 郝存明
• 来源期刊: 河北省科学院学报
• 关键词: 安全帽 不安全行为 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

在电厂生产过程中,安全帽对于保障员工的安全具有非常重要的作用.工作人员在进行生产操作时未正确穿戴安全帽有可能直接导致事故的发生.在开发电厂不安全行为视频检测系统中,安全帽的检测将是一项需要解决的关键问题.本文通过收集现场图片信息和人工标注的方法,构建了训练集和测试集.通过采用深度学习算法,在数据集上得到了一种具备安全帽检测的神经网络模型.经验证,该模型在构建的测试集上达到了良好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝存明	河北省科学院应用数学研究所	14	23	3.0	4.0
5	张伟平	河北省科学院应用数学研究所	3	5	2.0	2.0
9	朱继军		2	2	1.0	1.0