一种基于深度学习的安全装备实时检测方法及装置

作者：黄莉; 付乔波

来源：2020-10-28, 中国, ZL202011168172.1.

本发明涉及一种基于深度学习的安全装备实时检测方法及装置,其方法包括如下步骤：获取多种场景中的视频流数据并利用其训练目标检测神经网络；根据所述目标检测神经网络获取安全装备与佩戴人的识别置信度以及动态锚框、动态锚框的坐标；统计所述动态锚框内的预设颜色像素占其所有颜色的比例；根据所述识别置信度、动态锚框的坐标以及预设颜色像素占其所有颜色的比例,判断佩戴人是否安全佩戴安全装备。本发明综合了多种途径检测安全装备方法,由于采取了分层次的检测方法,速度快、精度高,可以适用于多种场景,特别是佩戴人在出现安全问题时的检测。