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DS-YOLOv5:一種實時的安全帽佩戴檢測與識別模型

白培瑞 王瑞 劉慶一 韓超 杜紅萱 軒轅夢玉 傅穎霞

白培瑞, 王瑞, 劉慶一, 韓超, 杜紅萱, 軒轅夢玉, 傅穎霞. DS-YOLOv5:一種實時的安全帽佩戴檢測與識別模型[J]. 工程科學學報. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.11.006
引用本文: 白培瑞, 王瑞, 劉慶一, 韓超, 杜紅萱, 軒轅夢玉, 傅穎霞. DS-YOLOv5:一種實時的安全帽佩戴檢測與識別模型[J]. 工程科學學報. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.11.006
DS-YOLOv5: A real-time detection and recognition model for helmet wearing[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.11.006
Citation: DS-YOLOv5: A real-time detection and recognition model for helmet wearing[J]. Chinese Journal of Engineering. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.11.006

DS-YOLOv5:一種實時的安全帽佩戴檢測與識別模型

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2022.11.11.006
詳細信息
  • 中圖分類號: TU714,TP391.4

DS-YOLOv5: A real-time detection and recognition model for helmet wearing

  • 摘要: 基于視頻分析技術對生產現場人員安全帽佩戴情況進行自動檢測與識別是保障安全生產的重要手段。但是,復雜的現場環境和多變的外界因素為安全帽檢測與識別的精確性提出挑戰。該文基于YOLOv5模型的框架,提出一種DS-YOLOv5安全帽檢測與識別模型。首先,利用改進的Deep SORT多目標跟蹤的優勢,提高視頻檢測中多目標檢測和有遮擋的容錯率,減少漏檢情況;其次在主干網絡中融合簡化的Transformer模塊,加強對圖像的全局信息的捕獲進而加強對小目標的特征學習;最后在網絡的Neck部分應用雙向特征金字塔網絡(BiFPN)融合多尺度特征,以便適應由攝影距離造成的目標尺度變化。該文所提模型在GDUT-HWD和SHWD公開數據集上進行了驗證實驗,結果表明DS-YOLOv5模型可以更好地適應外界光照變化和目標尺度變化,mAP可以達到95.5%,優于其他常見的安全帽檢測與識別方法。

     

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出版歷程
  • 網絡出版日期:  2023-03-03

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