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改进YOLO v3算法的安全帽佩戴检测

来源 :南京工程学院学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：truby

【摘要】

：

针对施工人员未佩戴安全帽的现象,为了实时检测施工人员是否佩戴安全帽,在YOLO v3算法的基础上,通过深度可分离卷积对Darknet网络结构进行改进,得到新的特征提取网络D-Darknet,减少了模型参数量,降低了模型计算量.试验结果表明,改进后的YOLO v3算法在保证检测准确率的同时,检测速度提高了近2倍.

【作者】

：

朱晓春王欣马国力陈子涛吴裕祥

【机构】

：

南京工程学院自动化学院、创新创业学院

【出处】

：

南京工程学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

安全帽检测 YOLO v3 深度可分离卷积网络实时检测 safety helmet detection YOLO v3 depth wise separabl

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针对施工人员未佩戴安全帽的现象,为了实时检测施工人员是否佩戴安全帽,在YOLO v3算法的基础上,通过深度可分离卷积对Darknet网络结构进行改进,得到新的特征提取网络D-Darknet,减少了模型参数量,降低了模型计算量.试验结果表明,改进后的YOLO v3算法在保证检测准确率的同时,检测速度提高了近2倍.

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