摘要
工程爆破是一种广泛应用于矿山开采工程的技术手段,也是一项危险的工作,佩戴安全帽是一种有效保障人身安全的手段。为解决现场工作人员安全帽佩戴意识低、人工监督佩戴安全帽监督性弱等问题,提出了一种基于YOLOv3深度学习算法的安全帽佩戴检测算法。首先,利用爆破现场视频数据和拍摄的图片制作安全帽检测数据集;其次,将YOLOv3模型应用到爆破现场安全帽检测数据集,进行训练和调参;最后,将算法应用到爆破现场视频流安全帽检测过程中。实验结果表明,所提算法mAP达到了90.2%,完全可以实时应用到爆破现场作业中,以有效减少安全事故的发生。
出处
《物联网技术》
2022年第4期90-93,96,共5页
Internet of things technologies
