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题名基于新型特征融合的安全帽佩戴检测方法
被引量：6
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作者
周敏新
张方舟
龚声蓉
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
常熟理工学院计算机科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3181-3187,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61972059、61702055、61773272)
江苏省自然科学基金项目(BK20191474BK20161268)
+1 种基金
教育部科技发展中心研究与创新基金项目(2018A01007)
教育部科技发展中心产学研创新基金项目(2018A02003)。
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文摘
针对在遮挡、光照和其它因素的影响下,检测小尺度工人佩戴安全帽情况时存在漏检、误检的问题,提出以高精度、高速的CenterNet目标检测算法为基础,引入新型特征融合方式用于安全帽佩戴检测的方法。采用U型结构的特征金字塔融合多层特征提高对小尺度目标的敏感性,此外受PoolNet启发,在特征金字塔结构基础上添加全局引导模块和特征整合模块,进一步细化显著目标的细节。在Safety-Helmet-Wearing-Dataset(SHWD)公开数据集上的实验结果表明,整体检测平均精度提高了2.0%,对小尺度工人的检测平均精度提高了3.0%。检测速度达到21 fps,可以满足实时检测的需求。
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关键词
安全帽
目标检测
特征金字塔
全局引导模块
特征整合模块
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Keywords
hardhat
object detection
feature pyramid
global guidance module
feature aggregation module
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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