基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井安全帽佩戴檢測(cè)
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>850 K
標(biāo)簽： 安全帽佩戴檢測(cè) 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：在煤礦生產(chǎn)中，工人由于未佩戴安全帽而受傷的事故時(shí)有發(fā)生。為了構(gòu)建數(shù)字化安全帽監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全帽佩戴檢測(cè)模型。采用先進(jìn)的Darknet53網(wǎng)絡(luò)作為模型主干，用于提取圖片的特征信息。此外，在模型中引入注意力機(jī)制用于豐富特征之間的信息傳播，增強(qiáng)模型的泛化能力。最后，制作了安全帽佩戴預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和實(shí)際礦井場(chǎng)景數(shù)據(jù)集，并在PyTorch平臺(tái)進(jìn)行全面的對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型設(shè)計(jì)的有效性，模型在實(shí)際礦井場(chǎng)景數(shù)據(jù)集上獲得92.5 mAP的優(yōu)異性能。
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