公开(公告)号：CN118865253A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202411028492.5

申请日：2024-07-30

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 王翔宇 ,  孙浚博 ,  宋昊燃 ,  郭乔明 ,  张萌 ,  赵宏宇 ,  汪军 ,  史伟翔

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明基于多种深度学习的高层建筑施工安全监测方法及系统，所述监测方法包括以下内容：获取工作场所中员工佩戴安全帽和安全带情况的图像，构建数据集；采用StyleGAN‑T对数据集进行增强处理：首先使用获取的图像对StyleGAN‑T进行训练，并使用Fid评估指标对其进行评估，当Fid达到90以上终止训练；利用训练后的StyleGAN‑T获得目标数量的虚拟图像，生成虚拟数据；利用获取的图像和虚拟数据构建训练改进的YOLOv7深度神经网络的目标数据集；利用目标数据集训练改进的YOLOv7深度神经网络，用于工作场所中安全装备佩戴情况的安全监测，包括佩戴安全帽和安全带情况。本发明能够准确、高效地识别未正确佩戴安全装备的员工，为提高工作场所的安全性提供了有效的手段。