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一种基于新型Unet-Canny网络的安全带检测方法
作者姓名:彭方达  宋长明  李阳  王浩
作者单位:中原工学院理学院
基金项目:国家自然科学基金项目(12171438);
摘    要:针对机动车行驶中驾驶员是否正确系戴安全带的检测问题,提出一种融合目标检测和语义分割的新型UnetCanny网络的安全带检测方法。该方法需要用SSD网络定位驾驶员位置,将所采集信息输入Unet-Canny网络后对安全带图像进行分割。新型Unet-Canny网络是在Unet网络上添加Res-Canny模块后得到的。结合Canny算子和残差结构搭建的Res-Canny模块能够让网络在训练中增强对安全带边缘特征信息的提取能力,从而提高图像的分割效果。利用数据集对Unet-Canny网络的训练实验表明:新型Unet-Canny网络比FCN、PSPNet、SegNet、Unet等网络的检测效果好;使用所提出方法检测安全带的精确率比用Unet网络提升了3.4个百分点。

关 键 词:安全带检测  深度学习  SSD  Canny  Unet  Unet-Canny
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