基于卷积神经网络的矿井安全帽佩戴检测AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于卷积神经网络的矿井安全帽佩戴检测
所属分类：技术论文
上传者：aetmagazine
文档大小：850 K
标签：安全帽佩戴检测深度学习卷积神经网络
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文档介绍：在煤矿生产中，工人由于未佩戴安全帽而受伤的事故时有发生。为了构建数字化安全帽监测系统，提出了一种基于卷积神经网络的安全帽佩戴检测模型。采用先进的Darknet53网络作为模型主干，用于提取图片的特征信息。此外，在模型中引入注意力机制用于丰富特征之间的信息传播，增强模型的泛化能力。最后，制作了安全帽佩戴预训练数据集和实际矿井场景数据集，并在PyTorch平台进行全面的对比实验验证了模型设计的有效性，模型在实际矿井场景数据集上获得92.5 mAP的优异性能。
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