结合YOLO检测和语义分割的驾驶员安全带检测

• 作者: 刘云鹏 吴天舒 张志佳 王子韬 郭婉妍
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 安全带检测 语义分割 交通视频监控 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 126-131
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17244

摘要

为了通过交通监控自动检测驾驶员是否佩戴安全带,提出一种结合目标检测与语义分割的驾驶员安全带检测算法.首先通过设计轻量化目标检测算法完成驾驶员区域快速定位;然后利用经过剪枝加速的语义分割模型对驾驶员区域进行分割,得出安全带连通域;最后通过判断安全带连通域面积检测驾驶员是否佩戴安全带.在驾驶员区域定位和安全带检测2个数据集上进行训练和测试,实验结果表明,驾驶员区域定位算法在精准度为99.96％时速度为73帧/s,安全带检测算法在准确率为94.87％时速度为305帧/s;该算法在兼顾速度的同时具有较好的精准度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志佳	沈阳工业大学软件学院	56	295	10.0	14.0
2	刘云鹏	中国科学院沈阳自动化研究所光电信息技术研究室	20	149	7.0	11.0
3	吴天舒	沈阳工业大学软件学院	4	38	3.0	4.0
7	王子韬	沈阳工业大学软件学院	2	6	1.0	2.0
8	郭婉妍	沈阳工业大学软件学院	1	6	1.0	1.0