针对轻量化网络的安全帽检测方法

摘要

变电站内电气设备数量众多,在工人进行现场作业时需要对工人佩戴安全帽进行监测。由于机器学习的安全帽佩戴检测方法常常出现漏检和误检的情况,为提高对安全帽佩戴识别的准确率,同时加快识别速度,提出了一种基于YOLOv5s的轻量化卷积神经网络模型。通过引入RepVGG模块对网络主干进行轻量化,在网络后处理阶段通过Soft-NMS降低遮挡目标漏检率,以Mixup数据增强来扩充数据集,建立样本之间的线性关系,提升训练模型泛化性能,最后进行消融实验。实验结果表明,改进的模型的均值平均精度(mAP)达到80.4%,推理速度达到了83.3 f/s,为变电站安全帽佩戴检测提供了有效参考。