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深度学习下建筑工人高空安全防护装备检测方法

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为解决现有安全防护装备检测技术动态性、协同性不足的问题,基于深度学习,提出一种建筑工人高空作业安全防护装备的检测新方法;该方法以轻量化网络MobileNetV2置换YOLOv4的主干特征提取网络,实现动态视频状态下安全帽与安全带的综合检测;并开展测试,检验该方法的有效性.结果表明:该检测方法在中央处理器(CPU)运行环境下,检测速度增快2.7倍;在图形处理器(GPU)运行环境下,对于单目标、多目标和小目标的单帧视频检测速度能保持在25～27 ms,同时能取得91.57％、89.69％和86.63％的平均精度.
Detection method of high-altitude safety protective equipment for construction workers based on deep learning

张萌、韩豫、刘泽锋

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江苏大学土木工程与力学学院,江苏镇江212013

深度学习 建筑工人 高空作业 安全防护装备 动态视频检测

国家自然科学基金面上项目教育部人文社会科学研究规划基金江苏省第十六批六大人才高峰高层次人才项目2020年江苏省研究生实践创新计划

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2022

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.05.1141

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2022.32(5)
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