改进SSD的安全帽佩戴检测方法

• 作者: 张超洋 汤科元 肖体刚 蔡乐才 高祥
• 来源期刊: 四川轻化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 安全帽佩戴检测 SSD MobileNetV3 特征金字塔结构 HWear
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 机械、电子及计算机科学
• 页码范围: 68-76
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11863/j.suse.2020.04.10

摘要

在施工的过程中,需要对人员安全帽佩戴情况进行快速准确地检测并及时预警,实现减少生命和财产的损失.但现有的安全帽佩戴检测算法存在检测速度慢、检测精准度不高等问题,为解决此类问题,提出了一种基于目标检测算法SSD(Single Shot Multi Box Detector)的改进安全帽佩戴快速检测算法.通过使用轻量型卷积神经网络MobileNetV3-small替换SSD检测算法的卷积神经网络VGG-16,实现减少模型参数,提升检测速率的目的;同时使用特征金字塔网络结构将深层更抽象的特征与浅层更细节特征进行信息的融合,提升检测精确度;以自主制作安全帽数据集HWear的方式进行训练和测试实验,训练时利用数据增强技术提高模型的检测性能.实验结果表明,改进的SSD算法提升了人员安全帽佩戴检测速率,达到108 fps,同时相比于SSD算法平均精确率(mAP)提升了0.5％,具有一定的实践意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡乐才	宜宾学院三江人工智能与机器人研究院	16	19	3.0	4.0
2	张超洋	宜宾学院三江人工智能与机器人研究院	10	6	2.0	2.0
3	肖体刚	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
4	汤科元	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	高祥	四川轻化工大学自动化与信息工程学院	2	0	0.0	0.0