基于YOLOv3的安全帽佩戴检测方法研究

摘要

在大型锅炉、钢铁和其他制造业工厂中,正确佩戴安全帽是进入现场的前提.但是在现实场景中,由于各种原因,工人伤亡事故中没有正确佩戴安全帽而导致的事故占比一直较高.为了减少该类事故的发生,对深度学习、人工智能展开了研究,采用了卷积神经网络的方法.首先,对相关数据集标定,将数据集总体分为三种类别,针对标定好的数据,使用迁移学习的训练方式训练YOLOv3网络.接着,使用该参数和模型对监控视频数据检测人形和安全帽的类别和位置.最后,对检测的三种类别计算相关交并比,并以此判断工人是否正确佩戴安全帽.该算法创新性地将YOLOv3网络模型和交并比算法结合,对网络输出的类别和位置信息再细化处理,提高了检出的准确性,降低了误识别率.试验结果表明,该算法可以满足安全帽佩戴检测中的实时性要求,同时能够准确检出未佩戴安全帽的人员并通知有关人员.