智慧工地中低分辨率的安全帽状态识别

作者：王秋茗; 孙广玲; 陆小锋; 钱国; 刘学锋

来源：电子测量技术, 2020, 43(15): 63-67.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2004420

• 低分辨率
• 安全帽佩戴识别
• 超分辨率重建
• 深度学习

在工地施工过程中,安全帽正确佩戴在保障工人人身安全方面起到至关重要的作用,利用无人机巡检的方式可对工人安全帽佩戴状态进行监督。针对拍摄图像中目标头部的分辨率过低,存在漏检的问题,设计了一种基于深度学习的低分辨率的安全帽状态识别算法,首先通过目标检测网络获取图像中的人体区域,根据先验信息获取头部位置图像,然后使用超分辨率重建技术,对头部图像进行像素恢复,将头部图像输入到目标分类网络中进行判别,最终得到了88.28%的识别正确率。结果表明,该算法可以有效改善漏检问题,符合工地对工人安全帽佩戴识别的要求。

• 单位
  上海大学; 通信与信息工程学院