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基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究
被引量：
7
1
作者
崔铁军
郭大龙
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期201-206,共6页
为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重...
为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重,增加对模型误判的惩罚,对模型进行优化;其次在算法主干网络中引入CBAM注意力模块提高神经网络对工人防护设备的感知能力;最后在算法Neck部分,将UpSample结构用于多尺度特征融合,加强网络的细节表达能力,从而提升对小目标困难样本的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOX模型平均精度均值达到87.24%,与已有YOLOX模型相比提升2.46%,具备有效性,适用于变电站工人防护设备检测。研究结果可为电气工人提供更高的防护装备检测精度。
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关键词
电气安全
改进YOLOX
变电站
工人
防护
防护设备检测
注意力机制
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职称材料
题名
基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究
被引量：
7
1
作者
崔铁军
郭大龙
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期201-206,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52004120)
国家重点研发计划项目(2017YFC1503102)
+1 种基金
辽宁省教育厅项目(LJ2020QNL018)
辽宁工程技术大学学科创新团队项目(LNTU20TD-31)。
文摘
为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重,增加对模型误判的惩罚,对模型进行优化;其次在算法主干网络中引入CBAM注意力模块提高神经网络对工人防护设备的感知能力;最后在算法Neck部分,将UpSample结构用于多尺度特征融合,加强网络的细节表达能力,从而提升对小目标困难样本的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOX模型平均精度均值达到87.24%,与已有YOLOX模型相比提升2.46%,具备有效性,适用于变电站工人防护设备检测。研究结果可为电气工人提供更高的防护装备检测精度。
关键词
电气安全
改进YOLOX
变电站
工人
防护
防护设备检测
注意力机制
Keywords
electrical safety
improved YOLOX(you only look once X)
substation
worker protection
electrical workers’protective equipment detection
attention mechanism
分类号
X913.4 [环境科学与工程—安全科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究
崔铁军
郭大龙
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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