[发明专利]一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及系统在审
| 申请号： | 202011064308.4 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112184773A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 袁烨;许典;董云龙 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/13;G06T7/194 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及系统，属于安防监控领域，包括以下步骤：S1、在服务器端，对现场所有摄像头视频进行运动物体检测，并将摄像头视频中的各运动目标提取出来，得到运动目标图像；S2、将运动目标图像输入到预训练好的安全帽检测模型中，对安全帽的佩戴情况进行检测；其中，安全帽检测模型为深度学习模型；用于训练所述安全帽检测模型的数据集包括标注有工人是否佩戴安全帽的图像。本发明充分利用了现场工人的人体信息和大量摄像头的视频数据，通过提取摄像头视频中的运动目标，对摄像头视频中的无效信息进行过滤，然后基于深度学习模型对运动目标图像进行检测，得到安全帽的佩戴情况，精确度较高，速度较快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安全帽 佩戴 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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