公开(公告)号：CN113989852B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202111354219.8

申请日：2021-11-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘歆 ,  吴小倩 ,  钱鹰 ,  张彩玲 ,  陈波

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种轻量化YOLOv4的建筑工地安全帽佩戴检测方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：采集建筑施工现场图像，构建训练和测试数据集；S2：构建轻量化YOLOv4网络用于安全帽佩戴检测；S3：将所述施工现场所有图像经过预处理之后，输入到构建的轻量化YOLOv4网络中进行训练；S4：利用轻量化YOLOv4网络，将训练好的安全帽佩戴检测模型用于实际的建筑工地安全帽佩戴检测。本发明在参数量和计算量上有一定的降低，且能够在背景复杂、小目标及遮挡情况下实现准确检测，以实现建筑工地安全帽佩戴情况的实时检测。

公开(公告)号：CN113989852A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111354219.8

申请日：2021-11-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘歆 ,  吴小倩 ,  钱鹰 ,  张彩玲 ,  陈波

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种轻量化YOLOv4的建筑工地安全帽佩戴检测方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：采集建筑施工现场图像，构建训练和测试数据集；S2：构建轻量化YOLOv4网络用于安全帽佩戴检测；S3：将所述施工现场所有图像经过预处理之后，输入到构建的轻量化YOLOv4网络中进行训练；S4：利用轻量化YOLOv4网络，将训练好的安全帽佩戴检测模型用于实际的建筑工地安全帽佩戴检测。本发明在参数量和计算量上有一定的降低，且能够在背景复杂、小目标及遮挡情况下实现准确检测，以实现建筑工地安全帽佩戴情况的实时检测。