基于DeepSORT与改进YOLOv3的车间安全帽检测系统研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：生产实践表明佩戴安全帽可以有效减少安全事故带来的人员伤亡，基于此，提出了一种判断生产人员的安全帽是否正确佩戴的方法，并对现有YOLOv3算法进行了优化，提高安全帽检测精度和速度，减少无效报警。结合DeepSort目标跟踪技术提高检测算法的实时性。基于开源SHMD数据集进行测试，结果显示优化YOLOv3算法的平均检测准确率达到96.80%，比现有YOLOv3算法提高12%，执行速度每秒32帧，在各种自然场景下都有出色的检测效果。（剩余5678字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人