[发明专利]复杂环境小目标识别场景下的卸油工安全帽级联检测方法有效
| 申请号： | 202110061575.4 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112861646B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 赵春晖;王鹏;周君良 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种复杂环境小目标识别场景下的卸油工安全帽级联检测方法，基于YOLOv3算法搭建级联检测模块，采用DIoU损失函数和迁移学习方法进行训练，级联检测模块包括工人检测子模块，安全帽检测子模块和后处理子模块。工人检测子模块在监控图像中检测工人，输出全局坐标，并截取为工人子图像；安全帽检测子模块在工人子图像中检测安全帽佩戴情况，输出佩戴类别与局部坐标；后处理子模块结合全局坐标，局部坐标和佩戴类别，经过坐标转换及NMS输出监控图像中的检测结果。本发明能够有效解决复杂环境小目标识别场景下的安全帽检测问题，适应于实际工业部署时训练样本较少的场景，可以达到理想的检测精度，检测模型对于监控区域的适应性和鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂 环境 目标 识别 场景 卸油工 安全帽 级联 检测 方法 | ||
【主权项】：
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