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申请/专利权人：广东光速智能设备有限公司;腾晖科技建筑智能(深圳)有限公司
申请日：2020-03-20
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN111401276B
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464;G06Q50/08;G06Q50/26
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.17#授权;2021.09.14#专利申请权的转移;2020.08.04#实质审查的生效;2020.07.10#公开
摘要：本发明公开了一种安全帽佩戴识别方法及系统，通过本发明所提供的方法，可以对图像进行尺度划分，在尺度划分的基础上进行特征点检测确定出最终的检测框，因此通过该方法可以充分利用现有建筑工地视频流即可实现安全帽的佩戴识别，不需要安装其他监控设备，节省成本，并且该算法可以保证结果的稳定性、鲁棒性以及高精度，提升了准确性，并且识别效率也得到提升。
主权项：1.一种安全帽佩戴识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过基础卷积神经网络，将采集到的图像进行尺度划分，得到3个尺度对应的子图像；在子图像的每个尺度上的每个像素点中确定3个特征点，其中，每个特征点至少包括置信度值以及非极大值抑制；根据所述置信度值以及非极大值抑制对所有特征点进行过滤，并根据筛选出的特征点得到最终的目标检测框；根据所述目标检测框中的颜色确定是否佩戴安全帽；其中，所述3个尺度分别为：13*13*21、26*26*21、52*52*21；所述特征点中的每个特征点包括检测框的中心点坐标、检测框的宽高、检测框的置信度以及检测框的每一个类别的概率；在根据所述置信度值以及非极大值抑制对所有特征点进行过滤，包括：将置信度值小于阈值的特征点忽略；在剩余的特征点中，按照非极大值抑制进行排序，并得到得分最高的检测框；降低与所述检测框重叠面积大于指定比例的检测框的置信度值；将最终得到的排序结果中大于阈值的检测框作为最终的目标检测框；在根据所述目标检测框中的颜色确定是否佩戴安全帽之后，所述方法还包括：在检测到人员佩戴安全帽时，则将检测框标记为绿色，并显示输出；在检测到人员未佩戴安全帽时，则将检测框标记为红色，并显示输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东光速智能设备有限公司;腾晖科技建筑智能(深圳)有限公司 一种安全帽佩戴识别方法及系统
免责声明
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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