一种高精度的卷积神经网络安全帽检测方法

摘要

在复杂的施工环境中,基于机器视觉技术的安全帽佩戴检测算法常常出现漏检、误检,其检测能力有限.为提高安全帽佩戴检测的精度,本文建立了一种基于注意力机制的双向特征金字塔的安全帽检测卷积神经网络.为兼顾卷积神经网络中的浅层位置信息和深层语义信息的表达能力,实现对弱小安全帽目标的检测能力,该网络将跳跃连接和注意力机制CBAM技术引入双向特征融合的特征金字塔网络PANet模块中,构建基于注意力机制的双向特征金字塔模块CPANet.为提高模型的收敛能力,采用了CIoU来代替IoU进行优化锚框回归预测,降低该网络的训练难度.对比实验表明,本文建立的检测网络比YOLOv3、RFBNet、SSD、Faster RCNN的mAP值分别提高了0.82,4.43,23.12,23.96,检测速度达到21 frame/s,实现了施工现场安全帽佩戴实时高精度检测.