基于深度学习的火电厂施工作业安全智能检测系统

摘要

针对火电厂生产过程中的安全性要求,开创性地提出一种火电厂施工人员安全帽、防脱钩及防坠钩等防护设备的目标检测系统.系统检测流程分为三个阶段:第一阶段,通过在YOLOv3算法中引入CBAM注意力模块对现场人员以及防护设备目标进行检测,有效提升了模型对小目标的检测效果;第二阶段,对检测到的目标图像使用基于ResNet-50v2的多输出多分类网络,以不同分支对人员的安全帽佩戴以及防护设备使用情况进行分类;第三阶段,将前两阶段结果基于设置的规则流程给予告警.该系统在可门发电厂进行了部署并取得了业界领先的性能.