典型文献
基于深度学习的安全帽和口罩检测系统的设计
文献摘要：
安全帽作为生产作业中极为重要的安全防护工具之一,并且在疫情期间,佩戴口罩也是最基础最必要的防护工具.为了提高电力作业人员的安全意识,进一步保护工作人员的生命安全,该系统结合实际应用场景,设计了一种基于深度学习的电力施工场景下的安全帽和口罩检测系统.该系统将深度学习的目标检测算法应用于安全帽和口罩检测系统,通过改进CenterNet算法,使用电力施工场景标注的数据集训练目标检测模型,并部署在智能监控视频分析服务器上.初步实际应用表明,该系统的安全帽检测准确率达到87％,口罩检测准确率达到94％,在结合系统功能的情况下,能有效适应电力施工场景下的安全帽和口罩检测识别与违规管理.
文献关键词：
深度学习;安全帽检测;口罩识别;智能监控;电力场景
中图分类号：
作者姓名：
杨庭;徐桂彬;严俊;徐遥;王宇
作者机构：
湖北华中电力科技开发有限责任公司,湖北武汉430077;武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430205
文献出处：
引用格式：
[1]杨庭;徐桂彬;严俊;徐遥;王宇-.基于深度学习的安全帽和口罩检测系统的设计)[J].电脑知识与技术,2022(10):15-18
A类：
B类：
口罩检测,生产作业,安全防护,防护工具,佩戴口罩,电力作业,作业人员,安全意识,保护工作,电力施工场景,目标检测算法,算法应用,CenterNet,集训,目标检测模型,智能监控,监控视频,视频分析,服务器,安全帽检测,检测准确率,检测识别,违规,口罩识别,电力场景
AB值：
0.274004
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