典型文献
基于YOLOv5的安全帽佩戴检测系统设计
文献摘要：
针对安全帽监管效率不高、耗费精力及传统摄像头不具备检测功能的缺点,设计了一种基于YOLOv5的安全帽检测系统,用来检测作业人员是否佩戴安全帽,并根据检测情况实时发出预警信息.结果表明,检测准确率达到95％以上,满足了用户需求,占用内存较少,可以实现低性能终端上的实时检测,可推广到其他类似应用场景.
文献关键词：
YOLOv5;深度学习;安全帽检测
中图分类号：
作者姓名：
许锁鹏;卢健;许心怡;吴阳
作者机构：
无锡太湖学院 智能装备工程学院,江苏 无锡214064
文献出处：
引用格式：
[1]许锁鹏;卢健;许心怡;吴阳-.基于YOLOv5的安全帽佩戴检测系统设计)[J].黑龙江科学,2022(22):49-51
A类：
B类：
YOLOv5,安全帽佩戴检测,监管效率,效率不高,耗费,统摄,摄像头,安全帽检测,检测作业,作业人员,预警信息,检测准确率,用户需求,端上,实时检测
AB值：
0.370646
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