基于SSD-MobileNet的安全帽检测算法研究

• 作者: 曹雪虹 焦良葆 王菲菲 陈磊
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 安全帽 单发多盒探测器 MobileNet
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

文章提出以单发多盒探测器为基础检测框架,MobileNet为特征提取网络,在人体区域内检测安全帽,根据两个检测模型的输出结果判断安全帽是否被正确佩戴.根据测试结果,人体检测模型针对人体的检测精确率达到91.52％,召回率达到89.25％;安全帽分类检测模型针对安全帽的检测精确率达到88.32％,召回率达到85.08％;针对头部的检测精确率达到88.02％,召回率达到86.02％.在真实环境中对本文提出的检测方法的检测效果进行验证,相比传统的单发多盒探测器检测方法,平均精确率均值上升了2.79％,模型体积缩小为传统单发多盒探测器检测方法的五分之一,检测速度也提升了两倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦良葆		34	61	5.0	6.0
2	曹雪虹		57	151	8.0	8.0
3	陈磊		15	2	1.0	1.0
4	王菲菲		3	2	1.0	1.0