基于YOLOv4的易发生事故区域人员检测预警应用

• 作者: 刘洋 李丹
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 目标检测 人类 YOLOv4
• 年，卷（期）: 2021,（24）
• 所属期刊栏目: 理论与算法|The theory and algorithm
• 页码范围: 47-49,77
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2021.24.016

摘要

易发生事故的区域是指人力监管困难,易发生安全事故的区域,如高楼,河边.针对此类高危区域的人员活动,提出一种基于YOLOv4的高危区域人员检测预警应用,在检测到区域内异常人员活动时对监管单位进行示警.在训练模型时使用VOC2011数据集中含有人类的图像数据作为训练集,使得模型只对人类进行检测,在Colab平台训练的最终结果为YOLOv4-tiny的mAP达到80.33％,YOLOv4的mAP达到91.9％.实验表明,训练后的YOLOv4在只对人类进行检测时有着优秀的综合性能.