申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2021-03-05

公开（公告）日：2021-07-23

公开（公告）号：CN113158772A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.08.10#实质审查的生效;2021.07.23#公开

摘要：一种面向生产实际的安全帽检测方法，包括以下步骤：步骤一、初始训练数据采集及标注；步骤二、训练步骤一中得到的数据集Cf得到FCOS目标检测模型Mf；步骤三、训练步骤一中得到的数据集Cr得到Resnet18目标分类模型Mr；步骤四、输入原始图像，使用人头检测定位‑安全帽再分类二步法进行生产车间图像检测。本发明适用于复杂生产场景的鲁棒安全帽检测系统，极大程度降低了人工成本，提高本发明的实际应用价值；本方法将FCOS和Resnet18级联检测，有效解决了训练样本不足的问题；本方法在快速检测目标位置的同时，准确提取目标特征，实现了精准的目标分类。

主权项：1.一种面向生产实际的安全帽检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、采集初始训练数据，对初始训练数据进行标注，得到带标签的初始训练集Cf，对训练集Cf中的图片进行主体切割并提取，获得类标分别为person与hat的初始训练集Cr，其中类标为person的训练集为Cr1，类标为hat的训练集为Cr2；步骤二、训练步骤一中得到的数据集Cf得到FCOS目标检测模型Mf；步骤三、训练步骤一中得到的数据集Cr得到Resnet18目标分类模型Mr；步骤四、输入原始图像，使用人头检测定位-安全帽再分类二步法进行生产车间图像检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种面向生产实际的安全帽检测方法

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