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公开(公告)号：CN114463676A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210062828.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于隐式表达的安全帽配戴检测方法，属于安全帽配戴检测系统领域。包括以下步骤：(1)采用Mosaic数据增强与自适应图片缩放将数据集随机拼接以及随机打散的方法对数据集进行预处理，(2)构建隐式与显示信息结合的目标框类别分类和预测框位置回归任务的神经网络，(3)训练隐式与显示信息结合的目标框类别分类和预测框位置回归任务的神经网络，(4)进行安全帽配戴检测。本发明针对施工现场的视角畸变、尺度变化、内遮挡和场景复杂，现有安全头盔佩戴检测精度低的问题，提出了一种基于特征图金字塔网络与路径聚合网络框架，将隐式和显式信息相结合，以增强上下文特征信息的能力；在保证高准确率的同时仍然能够实时检测。
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公开(公告)号：CN114463676B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210062828.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于隐式表达的安全帽配戴检测方法，属于安全帽配戴检测系统领域。包括以下步骤：(1)采用Mosaic数据增强与自适应图片缩放将数据集随机拼接以及随机打散的方法对数据集进行预处理，(2)构建隐式与显示信息结合的目标框类别分类和预测框位置回归任务的神经网络，(3)训练隐式与显示信息结合的目标框类别分类和预测框位置回归任务的神经网络，(4)进行安全帽配戴检测。本发明针对施工现场的视角畸变、尺度变化、内遮挡和场景复杂，现有安全头盔佩戴检测精度低的问题，提出了一种基于特征图金字塔网络与路径聚合网络框架，将隐式和显式信息相结合，以增强上下文特征信息的能力；在保证高准确率的同时仍然能够实时检测。
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公开(公告)号：CN114463677B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210062829.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种基于全局注意力的安全帽配戴检测方法，属于安全帽配戴检测系统领域，包括步骤：(1)预处理，(2)构建全局注意力的目标框类别分类和预测框位置回归任务的神经网络，(3)训练神经网络，(4)安全帽配戴检测。本发明针对施工现场复杂，容易忽略重要特征信息，检测精度低无法达到实时性的问题，(1)提出了一种相关卷积聚合模块框架，以增强上下文特征信息的能力；(2)利用基于全局注意力的上下文信息聚合模块以增强特征融合与聚合上下文特征的能力；(3)通过自注意力局部特征提取模块使网络模型可以更多提取的特征中安全帽特征信息以及上下文整体信息；(4)在全局检测网络模块联合了全局注意力，保留高频特征信息细化网络模型。
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公开(公告)号：CN114463677A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210062829.9
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于全局注意力的安全帽配戴检测方法，属于安全帽配戴检测系统领域，包括步骤：(1)预处理，(2)构建全局注意力的目标框类别分类和预测框位置回归任务的神经网络，(3)训练神经网络，(4)安全帽配戴检测。本发明针对施工现场复杂，容易忽略重要特征信息，检测精度低无法达到实时性的问题，(1)提出了一种相关卷积聚合模块框架，以增强上下文特征信息的能力；(2)利用基于全局注意力的上下文信息聚合模块以增强特征融合与聚合上下文特征的能力；(3)通过自注意力局部特征提取模块使网络模型可以更多提取的特征中安全帽特征信息以及上下文整体信息；(4)在全局检测网络模块联合了全局注意力，保留高频特征信息细化网络模型。
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