计算机应用

作者：张锦, 屈佩琪, 孙程, 罗蒙

单位：1.湖南师范大学 信息科学与工程学院，长沙 410081；2.湖南师范大学 数学与统计学院，长沙 410081

关键词：安全帽佩戴检测,目标检测,深度学习,YOLOv5,注意力机制

基金：国防科工局国防基础科研计划项目(WDZC20205500119);湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30456);湖南省交通运输厅科技进步与创新计划项目(201927);工业控制技术国家重点实验室开放课题(ICT2021B10);湖南省研究生培养创新实践基地项目(湘教通〔2019〕248号)

针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题，提出一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先，针对安全帽尺寸不一的问题，使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层；其次，在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块，使网络能够自主学习每个通道的权重，增强特征间的信息传播，从而加强网络对前景和背景的辨别能力；最后，在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像，以此增强算法的泛化能力。实验结果表明，在自制安全帽佩戴检测数据集上，所提算法的均值平均精度（mAP）达到96.0%，而对佩戴安全帽的工人的平均精度（AP）达到96.7%，对未佩戴安全帽的工人的AP达到95.2%，相较于YOLOv5算法，该算法对佩戴安全帽的平均检测准确率提升了3.4个百分点，满足施工场景下安全帽佩戴检测的准确率要求。

来源：2022年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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