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电力施工场景下安全帽穿戴状态检测算法研究

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电力施工场景中,安全帽对施工者的人身安全有着重要保护作用.因此,通过监控摄像头实现对安全帽状态的智能检测对施工安全至关重要.首先采用轻量级深度学习神经网络,从图像中充分提取不同尺度特征,并生成特征图;再通过卷积预测器,进行对多尺度特征分析,完成图像中对人和安全帽目标的检测.实验证明,该算法能够在复杂施工场景中精确的检测出人和安全帽佩戴状态,且在边缘计算板卡上也体现出了较好的实时性.

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来源
《第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议》|2021年|499-503|共5页
会议地点北京
作者
LIANG Wei; 梁伟; JING Zhao; 荆朝; ZHOU Zhiguo; 周治国; YAO Nan; 姚楠; WANG Yinan; 王益男;
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作者单位

中国高科技产业化研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电工安全;
关键词
电力施工; 安全帽; 穿戴状态; 图像检测;

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