基于PP-YOLOv2電廠場景的安全帽佩戴檢測

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摘  要：在電廠作業(yè)現(xiàn)場因未佩戴安全帽而導致人員傷亡的事件時有發(fā)生，人工監(jiān)測方式不能做到及時發(fā)現(xiàn)實時提醒，且容易因視覺疲勞而錯過一些目標，從而造成不必要的人員傷亡?；诖耍恼绿岢鲆环N基于PP-YOLOv2電廠場景的安全帽佩戴檢測方法。基于百度飛槳深度學習框架，使用PP-YOLOv2神經(jīng)網(wǎng)絡，向訓練數(shù)據(jù)集中添加電廠數(shù)據(jù)并使其占比超過1/3，可訓練安全帽識別mAP（Mean Average Precision）高達94%的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。（剩余10369字）