基于SENet-SSD的水电厂人员作业安全行为识别方法研究

作者：王波; 董礼; 林勇; 郭江; 程东振; 陈姜文

来源：水电与新能源, 2023, 37(02): 26-29.

DOI：10.13622/j.cnki.cn42-1800/tv.1671-3354.2023.02.007

• 水电厂
• 安全行为
• SENet
• SSD
• 安全帽
• 图像识别

为提高水电厂人员安全行为管理水平，降低安全风险，提出了一种基于单框多目标检测算法(Single Shot MultiBox Detector, SSD)的人员安全行为图像识别模型。该模型采用Squeeze-and-Excitation Networks(SENet)对SSD模型的通道关系建模，对通道特征的重要程度进行优化，提升模型性能。通过实验得出，SENet-SSD模型的精确度(mAP)可达91.6%,有效提高了是否穿戴安全帽的识别精度，对水电厂的人员安全行为管控能力提升具有很好的支撑作用。

• 单位
  武汉大学