【摘 要】
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安全帽是保障工业现场施工人员生命安全的关键性防护装备之一。针对现有安全帽佩戴检测速度慢及小目标识别准确率低的问题,提出了一种基于改进SSD算法的安全帽佩戴检测方法。采用VGG16作为基础模型,综合Faster R-CNN与YOLO算法的优点,在保证检测准确率的同时提高检测速度。利用不同卷积层的特征图,在多个特征图上产生多个候选框,提高了小目标检测的准确率;采用Adam优化器实现训练过程中神经网络的
【机 构】
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河海大学物联网工程学院 常州213022
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安全帽是保障工业现场施工人员生命安全的关键性防护装备之一。针对现有安全帽佩戴检测速度慢及小目标识别准确率低的问题,提出了一种基于改进SSD算法的安全帽佩戴检测方法。采用VGG16作为基础模型,综合Faster R-CNN与YOLO算法的优点,在保证检测准确率的同时提高检测速度。利用不同卷积层的特征图,在多个特征图上产生多个候选框,提高了小目标检测的准确率;采用Adam优化器实现训练过程中神经网络的快速收敛;同时利用VGG16预训练模型的泛化能力进行迁移学习,加速了训练过程并减少了对数据量的需求。测试
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