基于YOLOv3的电网作业人员安全帽佩戴检测

• 作者: 屈文谦 邱志斌 廖才波 朱轩
• 来源期刊: 中国安全生产科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电网作业人员 YOLOv3 安全帽佩戴检测
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 职业安全卫生管理与技术|Occupational Safety and Health Management and Technology
• 页码范围: 214-219
• 页数: 6页
• 分类号: X934
• 语种: 中文
• DOI: 10.11731/j.issn.1673-193x.2022.02.032

摘要

为了有效监测电网作业人员不规范佩戴安全帽行为,提出1种基于YOLOv3的电网作业现场安全帽佩戴检测方法.针对安全帽佩戴规范性问题,构建正确佩戴、不正确佩戴和未佩戴安全帽3种情况下的图像样本库;并利用该数据库对YOLOv3模型进行训练与测试,结合模型参数、样本比例及算法对比分析,开展电网作业人员安全帽佩戴检测算例.结果表明:YOLOv3模型检测精度能够达到92.59％,同时模型每秒可检测15张图片,在复杂作业场景下能够实现有效检测,可为避免电网作业人员安全隐患提供技术参考.