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一种基于YOLO网络压缩算法的安全帽识别智能监控系统

摘要

本发明公开了一种基于YOLO网络压缩算法的安全帽识别智能监控系统,属于计算机视觉和数字图像处理技术领域,本发明提供的监控系统包括获取训练数据的数据处理模块、设置及网络结构及训练网络参数的特征提取与预测模块、对所设置的网络模型的全连接层进行压缩处理的网络压缩模块和结果检测模块,本发明采用YOLO网络,降低背景误检率低,同时可以直接优化性能检测,提高准确率;以及直接对锚框进行回归和分类,加快了运行速度,实现了实时处理视频,以及可以学到物体更泛化的特征表示,更能适应新的领域,泛化能力高,可高度可推广。本发明能用于对施工区域工作人员是否佩戴安全帽的智能监控。

著录项

  • 公开/公告号CN113449611A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202110661602.1

  • 发明设计人 曾伟;汪韦怡;黄祥;

    申请日2021-06-15

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构51203 电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 12:43:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-07

    授权

    发明专利权授予

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