文摘进入施工场地未正确佩戴安全帽是导致人员伤亡的主要原因,但现有检测算法存在精确率低、复杂度高等问题。为此,提出了基于混合局部通道注意力和动态卷积改进YOLOv8n的安全帽佩戴检测算法YOLOv8n-DM,设计使用SIoU(Soft Intersection over Union)优化边界框回归损失函数提升预测框准确度和加快收敛速度。试验结果表明,相比原始YOLOv8n算法,该算法复杂度下降了15%,检测精确率提高了5百分点。相比YOLOv5s、YOLOv7-tiny等算法,所提算法的参数量、复杂度和模型尺寸均有显著下降。该算法在自建数据集上的精确率达到了92.4%,处理每张图片用时2.2 ms,兼顾了高检测性能和实时性要求,更适用于实际施工现场的部署与应用。
