[发明专利]一种基于深度学习的工地安全着装识别监控方法在审
| 申请号： | 202310122346.8 | 申请日： | 2023-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN116503793A | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 郑翊;覃仕顶;张爱平;杨帆 | 申请（专利权）人： | 湖北省楚建易网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096;G08B21/24;G08B31/00 |
| 代理公司： | 北京云嘉湃富知识产权代理有限公司 11678 | 代理人： | 王荃 |
| 地址： | 430060 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的工地安全着装识别监控方法，属于安全管理技术领域，包括：服务器获取采集器检测目标的样本集所产生的第一数据；服务器对第一数据进行优化，产生第二数据；服务器建立分类模型，对第二数据进行分类，产生用于表征未安全着装样本的第三数据；服务器建立反馈机制，对第三数据进行预警，产生第四数据；服务器将第四数据传输到显示设备，提醒目标未安全着装。在本发明的技术方案实施时，通过对表征工地人员着装图像和视频流的第一数据进行优化处理，得到优化后的第二数据，并建立分类模型和反馈机制，筛选出未安全着装的工地人员，通过显示屏发出预警信息，达到可在线识别，减少系统运算压力，优化识别流程的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工地 安全 着装 识别 监控 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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