一种基于挤压激励残差网络改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法.pdfVIP

下载本文档

0
0
约1.64万字
约 13页
2023-05-19 发布于北京
举报
版权申诉

一种基于挤压激励残差网络改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明公开了一种基于挤压激励残差网络改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法，涉及安全帽检测技术领域，该方法包括以下步骤：步骤1安全帽数据集的采集与制作：获取安全帽的图像、佩戴安全帽的人员图像以及截取建筑工地监控录像中的有效样本的视频帧；步骤2图像标注与数据预处理；步骤3改进SE‑YOLOv3算法；步骤4模型训练：通过上面建立的安全帽佩戴数据集，训练并优化改进后安全帽佩戴检测模型；步骤5Web端部署模型。本发明针对安全帽佩戴检测任务，基于深度学习YOLOv3目标检测算法，对特征提取DarkNet网

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882389 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210081802.4 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.01.2