基于改进YOLOV5模型的工地安全帽佩戴检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOV5模型的工地安全帽佩戴检测方法，基于单阶段原始的YOLOV5目标检测模型，通过优化网络结构降低最小感受野，利用池化金字塔及注意力机制等手段规范输入尺寸，模糊背景差异，增强小目标学习能力，本发明所提出的方法在基准网络基础上只增加了少量参数及计算开销，并显著提升了小目标检测效果，克服原始YOLOV5目标检测模型小目标场景检测性能较低的缺点，改进后的YOLOV5模型能够在施工场景下的安全帽检测任务中有着优异的检测表现，在同一场景下比原始YOLOV5网络检测到更多正样本，提高了施工场景下安全帽佩戴检测的可靠性，降低漏检、误检的情况发生。