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在工业生产中,安全帽对人体头部提供了较好的安全保障。在现场环境中,检验施工人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,因而效率非常低。为了解决施工现场安全帽检测识别难题,提出一种基于深度级联网络模型的安全帽检测方法。首先通过You Only Look Once version 4 (YOLOv4)检测网络对施工人员进行检测;然后运用注意力机制残差分类网络对人员ROI区域进行分类判断,识别其是否佩戴安全帽。该方法在Ubuntu18.04系统和Pytorch深度学习框架的实验环境中进行,在自主制作工业场景安全帽数据集中进行训练和测试实验。实验结果表明,基于深度级联网络的安全帽识别模型与YOLOv4算法相比,准确率提高了2个百分点,有效提升施工人员安全帽检测效果。 相似文献
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介绍了超声波测距在车钩高度测量中的实现方法,研制出了测距仪。系统采用SPCE061A微控制器为主控单元,特别指出了软件设计中需注意的几个问题,最后利用软件对实验数据进行误差修正。 相似文献
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