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基于姿态估计的安全帽佩戴检测方法研究

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针对现有安全帽佩戴检测方法在施工人员复杂姿态下检测难度大、精度不高的问题,提出一种基于姿态估计的安全帽佩戴检测方法.该方法在OpenPose姿态估计模型中引入残差网络优化特征提取,获得施工人员的骨骼点信息,并提出三点定位法,通过骨骼点位置信息确定头部区域以缩小检测范围.使用RetinaNet检测头部区域安全帽的佩戴情况,以解决安全帽与施工背景之间类极不平衡的问题.实验表明,该方法在检测精度上较其他方法有明显提高,并且对环境的适应性更强.
Research on detection method of helmet wearing based on attitude estimation

王雨生、顾玉宛、封晓晨、符心宇、庄丽华、徐守坤

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常州大学 信息科学与工程学院 数理学院,江苏 常州213164

目标检测 安全帽识别 姿态估计 三点定位 RetinaNet

国家自然科学基金资助项目

61906021

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0693

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
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