一种基于深度学习模型的安全帽佩戴检测方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202110659856.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113408394A | 公开（公告）日 | 2021-09-17 |
| 申请公布号 | CN113408394A | 申请公布日 | 2021-09-17 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张赛;李梓建;郭静宁;王子皇 | 申请（专利权）人 | 通号智慧城市研究设计院有限公司 |
| 代理机构 | 北京纪凯知识产权代理有限公司 | 代理人 | 孙楠 |
| 地址 | 100160北京市丰台区汽车博物馆南路1号院中国通号大厦A座5层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习模型的安全帽佩戴检测方法及系统，其包括：采集图像数据，并选取部分数据作为训练集，其余数据作为验证集；将采集的图像进行标定；根据需要检测的目标数量，修改训练参数，对检测模型进行训练，得到训练后的检测模型；根据实际场景的检测效果，进行检测模型的超参数调整与数据集的补充，调整检测模型的超参数；通过检测模型进行头部安全帽的佩戴检测，并根据佩戴情况做出相应的信息记录与提示。本发明采集训练样本更充分，针对测试较小目标精确度更高。 |
