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杨静,张育飞,毛晓琦
收稿日期:
2020-04-26
修回日期:
2020-07-08
发布日期:
2020-07-08
出版日期:
2020-08-14
通讯作者:
张育飞
Received:
2020-04-26
Revised:
2020-07-08
Online:
2020-07-08
Published:
2020-08-14
摘要: 摘 要: 针对施工作业面复杂背景下安全帽检测存在的遮挡,光照多变,且目标尺寸不一等检测问题,提出了一种基于YOLO-v3(You Only Look Once)深度学习网络的改进方法。将原网络模型的52*52检测特征图2倍上采样后,与网络中第二个残差块输出的特征图进行信息融合,再经过一组卷积操作得到一个104*104的新检测特征图。该特征图连同原模型的三个特征级联,构成一个四尺度的目标检测网络模型,改进的检测网络实现了低层特征图的边缘轮廓信息与高层特征图的语义信息的融合。通过实际现场不同工况的测试,结果表明,与原YOLO-v3模型相比,改进模型检测的召回率,准确率以及F1值分别提高了3.7,0.7以及2.29个百分点,满足施工作业面复杂背景下安全帽检测的准确率要求。
中图分类号:
杨静 张育飞 毛晓琦. 施工作业面安全帽的深度学习检测方法[J]. 计算机应用, DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020040543.
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