摘要
针对工业施工场所背景复杂导致安全帽检测精度低及漏检等问题,提出一种融合注意力机制的安全帽检测算法。该算法在YOLOv5s网络模型的基础上,在主干网络中加入坐标注意力模块,使得网络可以有效关注目标信息的特征,提升远距离目标的检测能力。在网络训练过程中优化损失函数,将原有的CIoU损失函数更换为EIoU损失函数,优化了目标边界框回归的收敛速度,可以生成定位更精准的边界框,提高了模型检测精度。实验结果表明,改进后的算法平均精度达到94.5%,相较于原始模型提高了1.9个百分点,相较于YOLOv3算法提高了12.3个百分点。提出的算法有效地改善了原算法中安全帽漏检、误检的情况,同时提高了检测精度。
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单位安徽理工大学; 金陵科技学院