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基于MobileNet-SSD的安全帽佩戴检测算法
被引量：
30
1
作者
徐先峰
赵万福
+2 位作者
邹浩泉
张丽
潘卓毅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期298-305,313,共9页
针对真实场景下安全帽佩戴检测面临的背景复杂、干扰性强、待检测目标较小等问题,在SSD算法的基础上,提出改进的MobileNet-SSD算法。通过引入轻量型网络MobileNet并构建MobileNet-SSD算法提高检测速度,采用迁移学习策略克服模型训练困...
针对真实场景下安全帽佩戴检测面临的背景复杂、干扰性强、待检测目标较小等问题,在SSD算法的基础上,提出改进的MobileNet-SSD算法。通过引入轻量型网络MobileNet并构建MobileNet-SSD算法提高检测速度,采用迁移学习策略克服模型训练困难问题。从施工相关视频中获取真实环境下的安全帽样本构建样本集,以解决当前安全帽数据集规模较小、网络难以充分拟合特征的问题。实验结果表明,MobileNet-SSD算法在损失很小精度的情况下,相较于SSD算法,检测速度提高了10.2倍。
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关键词
安全帽佩戴检测
轻量型ssd算法
深度学习
检测精度
检测速度
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职称材料
题名
基于MobileNet-SSD的安全帽佩戴检测算法
被引量：
30
1
作者
徐先峰
赵万福
邹浩泉
张丽
潘卓毅
机构
长安大学电子与控制工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期298-305,313,共9页
基金
国家自然科学基金(61201407,71971029)
陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ5103,2019GY-002)
+1 种基金
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金(300102328202)
西安市智慧高速公路信息融合与控制重点实验室项目(ZD13CG46)。
文摘
针对真实场景下安全帽佩戴检测面临的背景复杂、干扰性强、待检测目标较小等问题,在SSD算法的基础上,提出改进的MobileNet-SSD算法。通过引入轻量型网络MobileNet并构建MobileNet-SSD算法提高检测速度,采用迁移学习策略克服模型训练困难问题。从施工相关视频中获取真实环境下的安全帽样本构建样本集,以解决当前安全帽数据集规模较小、网络难以充分拟合特征的问题。实验结果表明,MobileNet-SSD算法在损失很小精度的情况下,相较于SSD算法,检测速度提高了10.2倍。
关键词
安全帽佩戴检测
轻量型ssd算法
深度学习
检测精度
检测速度
Keywords
detection of safety helmet wear
lightweight
ssd
algorithm
deep learning
detection precision
detection speed
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于MobileNet-SSD的安全帽佩戴检测算法
徐先峰
赵万福
邹浩泉
张丽
潘卓毅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
30
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