基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井安全帽佩戴檢測
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>850 K
標簽： 安全帽佩戴檢測 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
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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有發(fā)生,。為了構建數(shù)字化安全帽監(jiān)測系統(tǒng),，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的安全帽佩戴檢測模型,。采用先進的Darknet53網(wǎng)絡作為模型主干,，用于提取圖片的特征信息,。此外，在模型中引入注意力機制用于豐富特征之間的信息傳播,，增強模型的泛化能力,。最后，制作了安全帽佩戴預訓練數(shù)據(jù)集和實際礦井場景數(shù)據(jù)集,，并在PyTorch平臺進行全面的對比實驗驗證了模型設計的有效性,，模型在實際礦井場景數(shù)據(jù)集上獲得92.5 mAP的優(yōu)異性能。
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