| 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井安全帽佩戴檢測 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：850 K | |
| 標簽： 安全帽佩戴檢測 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：在煤礦生產(chǎn)中，工人由于未佩戴安全帽而受傷的事故時有發(fā)生。為了構(gòu)建數(shù)字化安全帽監(jiān)測系統(tǒng)，提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全帽佩戴檢測模型。采用先進的Darknet53網(wǎng)絡(luò)作為模型主干，用于提取圖片的特征信息。此外，在模型中引入注意力機制用于豐富特征之間的信息傳播，增強模型的泛化能力。最后，制作了安全帽佩戴預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和實際礦井場景數(shù)據(jù)集，并在PyTorch平臺進行全面的對比實驗驗證了模型設(shè)計的有效性，模型在實際礦井場景數(shù)據(jù)集上獲得92.5 mAP的優(yōu)異性能。 | |
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