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公开(公告)号:CN115035472B
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202210701256.X
申请日:2022-06-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/951 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质,其中训练方法包括获取工业场所图片集;对工业场所图片集进行标签标记,其中标签类别包括安全帽和工作人员;将标签标记处理后的工业场所图片集划分为训练集和测试集;构建安全帽佩戴识别模型框架,包括基于CNN的特征提取网络、基于GCN的标签分类器建立网络,特征提取网络得到的特征向量与标签分类器作点积运算输出预测分数矩阵;基于训练集和测试集对安全帽佩戴识别模型进行训练,得到最终的安全帽佩戴识别模型。本方案能够正确、高效的识别工业场所工作人员佩戴安全帽的情况,为减少工业场所工作人员因未佩戴安全帽造成风险事故的概率提供了一种可靠智能识别方法。
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公开(公告)号:CN115035472A
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202210701256.X
申请日:2022-06-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质,其中训练方法包括获取工业场所图片集;对工业场所图片集进行标签标记,其中标签类别包括安全帽和工作人员;将标签标记处理后的工业场所图片集划分为训练集和测试集;构建安全帽佩戴识别模型框架,包括基于CNN的特征提取网络、基于GCN的标签分类器建立网络,特征提取网络得到的特征向量与标签分类器作点积运算输出预测分数矩阵;基于训练集和测试集对安全帽佩戴识别模型进行训练,得到最终的安全帽佩戴识别模型。本方案能够正确、高效的识别工业场所工作人员佩戴安全帽的情况,为减少工业场所工作人员因未佩戴安全帽造成风险事故的概率提供了一种可靠智能识别方法。
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