申请/专利权人：上海网达软件股份有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853973A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/52;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于YOLOv5的安全帽检测方法，包括以下步骤：S1：根据安全帽图片建立安全帽数据集，根据YOLOv5的数据格式转化为数据集；S2：训练集根据预训练模型权重通过第一YOLOv5神经网络模型进行训练以得到第一训练模型；S3：测试集根据第一训练模型验证模型效果，调整第一训练参数以得到达到最优性能的第二训练模型，并保留训练模型权重；S4：监控视频输入到第二训练模型进行检测，得到安全帽检测结果和置信度概率。本发明引入了Transformer模块，对全局语义特征提取能力增强；优化特征融合模块为WeightedBiFPN，避免非相邻层特征不能直接交互导致的信息丢失问题，整体增强网络的表征能力；使用带困难样本挖局的损失函数更加鲁棒和具有泛化性。

主权项：1.一种基于YOLOv5的安全帽检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据安全帽图片建立安全帽数据集，根据YOLOv5的数据格式转化所述安全帽数据集为数据集；S2：所述数据集的训练集根据预训练模型权重通过第一YOLOv5神经网络模型进行训练以得到第一训练模型；S3：所述数据集的测试集根据所述第一训练模型验证模型效果，根据所述模型效果调整第一训练参数以得到达到最优性能的第二训练模型，并保留最优性能情况下的训练模型权重；S4：监控视频输入到所述第二训练模型进行检测，得到安全帽检测结果和置信度概率，对安全帽进行定位并输出显示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海网达软件股份有限公司 一种基于YOLOv5的安全帽检测方法

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