典型文献
复杂工地环境下的安全帽视频AI监测算法的研究
文献摘要：
为贯彻以人为本的工作宗旨,在施工现场通过设置电子警戒线规范人员站位、配戴安全帽和穿着工作服等措施,能在一定程度上保证施工人员的生命安全,降低施工风险.现如今人工智能快速发展,在各行各业都起到了重要作用,因此,通过人工智能监测算法对复杂工地环境下的人员佩戴安全帽情况进行监测就非常重要.对复杂工地环境下的工人佩戴安全帽视频监测算法进行了研究,主要研究工作可以概括如下:通过对比Faster-RCNN,SSD和YOLO等3个深度学习模型算法的性能,从而确定出适合复杂工地环境中的工人安全帽佩戴监测算法模型.
文献关键词：
AI监测;深度学习;算法模型
中图分类号：
作者姓名：
佘宏彦;安长智;高佰灵;梁理
作者机构：
湖南华菱湘潭钢铁有限公司,湖南湘潭411101;北京中泰创安科技有限公司,北京100085;华菱涟源钢铁有限公司安全环保部,湖南娄底417000
文献出处：
引用格式：
[1]佘宏彦;安长智;高佰灵;梁理-.复杂工地环境下的安全帽视频AI监测算法的研究)[J].工业安全与环保,2022(12):47-50
A类：
B类：
杂工,工地,监测算法,施工现场,警戒线,线规,配戴,穿着,工作服,施工人员,施工风险,现如今,今人,智能监测,视频监测,Faster,RCNN,SSD,YOLO,深度学习模型,模型算法,安全帽佩戴,算法模型
AB值：
0.366872
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