[发明专利]一种基于深度学习的安全带低挂高用违规检测方法在审
| 申请号： | 202011082084.X | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112215138A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 冯志珍;张卫山;于强 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的安全带低挂高用违规检测方法，针对电力检修工作人员安全带规范问题，基于Mask RCNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法，实时高效率完成作业者安全带挂位违规检测问题。针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题，本发明提出实用于安全带检测和人体关键点信息相结合检测的Mask‑Keypoints RCNN新型高空作业安全带违规挂法的检测方法，该算法基于人体关键点定位检测模块进行选取裁剪人体关键部位有用安全带数据集，结合安全带检测模块进行判断作业人员违规情况，算法本身具有很强的实用性和高效性，可有效地提高判断安全带低挂高用违规检测的精确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 安全带 低挂高用 违规 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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