Volume 2,Issue 9
不安全穿戴行为检测算法技术研究
在目标检测领域，传统算法与神经网络的关系是一个重要且复杂的问题。传统算法往往需要手工设计特征来描述目标，设计到颜色、纹理、形状等方面的特征提取；分类器一般选择支持向量机、决策树等来判断目标是否存在及类别；计算复杂度较低但发展趋于饱和。神经网络则是端到端的学习方法，自动学习图像中的特征表示，对复杂图像和大规模数据具有优势；目前主要使用的预训练模型有Faster R-CNN、YOLO、SSD 等，发展前景巨大。不安全穿戴行为作为目标检测的下游任务，具有目标检测任务的整体特性，本次研究中我们采用神经网络进行实验，从系统性、实时性和精细性的角度研究并构建基于计算机视觉技术的工人不安全行为识别方法。训练数据集质量、网络模型架构等方面共同决定了穿戴行为的精确检测结果。我们通过收集大量的安全帽和未佩戴安全帽的图片，并进行标注，生成了包含数千张图片的高质量训练数据集。我们采用领域内鲁棒性能较好的网络作为基本框架，对不安全穿戴行为的检测任务进行细化，通过对特定场景特定情况进行检测任务分析，提出独特的针对于穿戴行为检测的网络模块，来获得较为可观的性能提升。
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