[发明专利]一种电力领域危险工作区域内安全帽佩戴状态检测方法有效
| 申请号： | 201910318878.2 | 申请日： | 2019-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN110070033B | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 聂礼强;尹建华;王英龙;战新刚;姚一杨;朱建飞 | 申请（专利权）人： | 山东大学;智洋创新科技股份有限公司;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 陈桂玲 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种电力领域危险工作区域内安全帽佩戴状态检测方法，包括：S1：对安全帽的数据集进行预处理；在此基础上构造难样本，完成具体场景的标注，在改进的tiny‑yolo模型上进行训练，完成对：人、佩戴安全帽的人、未佩戴安全帽的人，上述三类情况的分类；S2：对移动端捕获的视频进行抽帧处理，并通过神经网络模型得到抽取图片的深层表示；S3：通过检测网络完成对特征的分类，实现对：人、佩戴安全帽的人、未佩戴安全帽的人上述三类检测，在TensorFlow Lite学习框架上完成对移动端的加速优化；S4：对检测得到的所有bounding boxes进行非极大值抑制操作来过滤到多余的边界框，实现对目标的分类检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电力 领域 危险 工作 区域内 安全帽 佩戴 状态 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种电力领域危险工作区域内安全帽佩戴状态检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：S1：对安全帽的数据集进行预处理；在此基础上构造难样本，完成具体场景的标注，在改进的tiny‑yolo模型上进行训练，完成对：人、佩戴安全帽的人、未佩戴安全帽的人，上述三类情况的分类；S2：对移动端捕获的视频进行抽帧处理，并通过神经网络模型得到抽取图片的深层表示；S3：通过检测网络完成对特征的分类，实现对：人、佩戴安全帽的人、未佩戴安全帽的人上述三类检测，在TensorFlow Lite学习框架上完成对移动端的加速优化；S4：对检测得到的所有bounding boxes进行非极大值抑制操作来过滤到多余的边界框，实现对目标的分类检测。
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