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题名基于机器视觉的安全帽自动识别技术研究
被引量：38
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作者
冯国臣
陈艳艳
陈宁
李鑫
宋程程
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机构
北京市交通工程重点实验室(北京工业大学)
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出处
《机械设计与制造工程》
2015年第10期39-42,共4页
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文摘
施工区中部分作业人员安全意识缺乏,不佩戴安全帽作业情况时有发生。采用机器视觉的相关方法对安全帽自动识别技术进行深入研究,在图像预处理基础上,首先利用混合高斯模型进行前景检测,然后通过对连通域的处理判断其是否属于人体,最后在定位到的人体头部区域实现安全帽的自动识别。施工区实地实验结果表明,该方法准确率高、环境适应性强,适于在施工区推广应用。
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关键词
施工区
机器视觉
安全帽识别
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Keywords
construction area
machine vision
safety helmet identification
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分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名电厂作业人员安全装备穿戴检测系统
被引量：3
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作者
王征勇
徐臻
曹培根
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机构
福建福清核电有限公司
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出处
《电子技术应用》
2021年第S01期278-282,共5页
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文摘
在电厂施工作业中,确保工人的安全排在首位,所以在作业区域内所有人员必须佩戴安全帽等安全装备。尽管各单位经常进行安全教育,甚至采取人力盯梢的方式进行监督,但总有心存侥幸者因为各种理由不能保证时刻佩戴安全帽。研究并设计了安全帽识别方法和系统,利用深度学习与计算机视觉技术,通过自动识别人员与安全帽等特征为安全员对现场监督提供有力保障。一方面,设计了基于YOLOV4的安全帽识别方法,能准确、实时检测施工人员是否穿戴了安全帽;另一方面,通过结合人脸识别和行人重识别技术有效识别未佩戴安全帽的工人的身份,形成实时告警,降低安全员的监管工作量。作业人员安全装备穿戴检测系统可为电厂施工的安全进行提供加强保障。
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关键词
电厂施工
安全帽检测
身份识别
告警系统
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Keywords
power plant construction
safety helmet detection
identification
alarm system
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM08
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种基于特征融合的安全帽佩戴识别方法
被引量：1
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作者
钱大龙
韦古强
叶良浩
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机构
鲁能集团有限公司
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出处
《自动化技术与应用》
2022年第11期69-72,共4页
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基金
鲁能集团智慧工地安全及规范管理应用平台项目(528000190039)。
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文摘
针对安全帽佩戴效果识别准确率和识别效率不佳,漏识率较高的问题。本文提出一种基本特征融合的安全帽佩戴识别方法。分析安全帽佩戴安全识别特征,构建多尺度特征安全识别网络结构;采用多特征融合技术优化候选区域特征图,建立施工场景安全帽佩戴安全识别的框架流程图,实现施工场景安全帽佩戴安全识别。实例实验结果表明,应用本方法识别施工场景安全帽佩戴情况识别准确率达到98%以上,识别效率达到95.14%以上,漏识率低至3%以下,本文方法能够准确、快速,有效地识别安全帽佩戴情况。
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关键词
特征融合
施工场景
安全帽佩戴
安全识别
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Keywords
feature fusion
construction scene
safety helmet wearing
safety identification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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