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基于深度学习的安全帽智能识别系统设计与实现: 收藏
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引用; 《中阿科技论坛（中英文）》2022年第4期 137-141页; 作者：郭普特郑斌黄敏苏洁李铖杰韦天健刘宇长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114; 近年来,随着深度学习算法进入机器视觉领域,计算机视觉检测技术得到了进一步的发展,基于深度学习的检测技术能够完成快速、精确、稳定的目标检测。本文针对建筑制造业的作业现场存在工人不佩戴安全帽的问题,对现有的深度学习目标检测模...; 近年来,随着深度学习算法进入机器视觉领域,计算机视觉检测技术得到了进一步的发展,基于深度学习的检测技术能够完成快速、精确、稳定的目标检测。本文针对建筑制造业的作业现场存在工人不佩戴安全帽的问题,对现有的深度学习目标检测模型YOLOv3进行改进,采用PyQt5开源框架设计了跨平台的终端用户交互界面,开发了能够对作业人员安全帽佩戴情况进行实时准确检测的识别算法。经试验,最终系统检测速度可达20FPS以上,模型mAP可达86.7%,基本实现安全帽检测系统的智能化,可一定程度上填补建筑制造行业中安全帽智能检测系统市场的空缺。; 来源：详细信息评论

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