一种基于改进YOLO v3的安全帽检测方法

摘要

在工地生产与建设中,工人由于未正确规范佩戴安全帽而发生的安全事故时有发生,为了保护工人的安全与降低由于为佩戴安全帽就进入施工现场而引起的意外事件的发生,提出了一种基于改进YOLOv3算法的安全帽佩戴检测方法。通过反卷积模块对网络进行上采样而增加网络在小物体上的表达能力来提高网络的检测准确度。理论分析与实验结果表明,改进的D-YOLOv3网络在检测速率不下降的情况下,mAP(Mean Average Precision)达到了88.8%,其准确率相较于YOLOv3有一定的提高,所提出的算法满足安全帽检测任务的准确性与实时性的要求。