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《工业安全与环保》杂志，创刊于1975,由武汉安全环保研究院主办,在国内外公开发行的安全科学与灾害防治；环境科学与资源利用类期刊,国内统一刊号：42-1640/X,国际标准刊号：1001-425X,《工业安全与环保》杂志为中文月刊,以促进安全技术及工程发展为办刊宗旨欢迎安全技术及工程安全科学与灾害防
安全科学与灾害防治论文_基于深度级联模型工业
【作 者】：网站采编
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【摘 要】：文章目录 0 引言 1 相关工作 2 级联网络 2.1 检测网络 2.2 级联网络SE-ResNet分类网络 2.3 深度级联网络安全帽检测算法 2.4 深度级联网络损失函数 3 实验分析 3.1 数据集 3.1.1 施工人员数据集
文章目录
0 引言
1 相关工作
2 级联网络
2.1 检测网络
2.2 级联网络SE-ResNet分类网络
2.3 深度级联网络安全帽检测算法
2.4 深度级联网络损失函数
3 实验分析
3.1 数据集
3.1.1 施工人员数据集制作
3.1.2 安全帽数据集制作
3.2 实验结果与分析
3.2.1 安全帽级联网络模型训练策略
3.2.2 实验结果定性和定量分析
3.2.3 检测网络模块选择实验
4 结束语
文章摘要:在工业生产中,安全帽对人体头部提供了较好的安全保障。在现场环境中,检验施工人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,因而效率非常低。为了解决施工现场安全帽检测识别难题,提出一种基于深度级联网络模型的安全帽检测方法。首先通过You Only Look Once version 4（YOLOv4）检测网络对施工人员进行检测;然后运用注意力机制残差分类网络对人员ROI区域进行分类判断,识别其是否佩戴安全帽。该方法在Ubuntu18.04系统和Pytorch深度学习框架的实验环境中进行,在自主制作工业场景安全帽数据集中进行训练和测试实验。实验结果表明,基于深度级联网络的安全帽识别模型与YOLOv4算法相比,准确率提高了2个百分点,有效提升施工人员安全帽检测效果。
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文章来源：《工业安全与环保》 网址: http://www.gyaqyhbzzs.cn/qikandaodu/2022/0131/583.html