一种基于深度学习的睡岗检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110853637.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113313084A | 公开（公告）日 | 2021-08-27 |
| 申请公布号 | CN113313084A | 申请公布日 | 2021-08-27 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/32（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06T7/246（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王纵驰;王建兴;刘健;臧媛媛;王培;于佳耕 | 申请（专利权）人 | 航天神舟智慧系统技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京中知法苑知识产权代理有限公司 | 代理人 | 李明;赵吉阳 |
| 地址 | 100088北京市海淀区马甸路2号中航油大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于深度学习的睡岗检测方法，包括：（1）收集图片，组成训练所需的样本集Dataset_1；（2）使用所述样本集Dataset_1对目标检测网络模型进行迁移训练；（3）正负样本图片共同组成样本集Dataset_2，将Dataset_2分为训练集、测试集；（4）利用样本集Dataset_2的训练集对Resnet50深度学习网络模型进行训练，并用测试集测试；（5）当完成后即可将目标检测网络模型、Resnet50深度学习网络模型部署监控设备检测；实现了值班室场景的睡岗检测算法，并且可以部署在嵌入式终端上，该算法极大的提高了检测的灵活性和实时性。 |
