在高处作业过程中,确保作业人员安全防护品的正确穿戴,是预防人员受伤的有效途径之一。针对识别高处作业人员施工过程中是否按规范要求穿戴多种安全防护品的问题,提出一种多目标检测方法,为高处作业人员提供有效的安全保障。构建了高处...在高处作业过程中,确保作业人员安全防护品的正确穿戴,是预防人员受伤的有效途径之一。针对识别高处作业人员施工过程中是否按规范要求穿戴多种安全防护品的问题,提出一种多目标检测方法,为高处作业人员提供有效的安全保障。构建了高处作业人员安全防护品图像样本库,利用该样本库对YOLOv5、Faster R-CNN、SSD模型进行训练和测试,开展多目标检测实验,结合算法框架、模型参数及评价指标对比分析。结果表明:三种算法均能实现对安全防护品的多目标检测,YOLOv5算法的mAP(mean Average Precision)值可达90.13%,FPS(Frames Per Second)达99帧/s,是效果最佳的检测模型。展开更多
文摘在高处作业过程中,确保作业人员安全防护品的正确穿戴,是预防人员受伤的有效途径之一。针对识别高处作业人员施工过程中是否按规范要求穿戴多种安全防护品的问题,提出一种多目标检测方法,为高处作业人员提供有效的安全保障。构建了高处作业人员安全防护品图像样本库,利用该样本库对YOLOv5、Faster R-CNN、SSD模型进行训练和测试,开展多目标检测实验,结合算法框架、模型参数及评价指标对比分析。结果表明:三种算法均能实现对安全防护品的多目标检测,YOLOv5算法的mAP(mean Average Precision)值可达90.13%,FPS(Frames Per Second)达99帧/s,是效果最佳的检测模型。
