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摘要
在城市交通中,时常出现电动车骑行者引发的安全事故。佩戴安全头盔可以有效地避免或降低安全事故带来的损害,因此目前多个城市已经颁布了佩戴安全头盔的相关法规。针对现有的安全头盔佩戴检测准确率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv3的安全头盔佩戴检测算法。该改进算法采取了通道和空间注意力模块的加权特征融合,并结合密集连接网络以提高特征提取的效果,并且引入了空间金字塔池化结构以增强特征。以收集的电动车头盔佩戴检测数据集测试和比较了改进后的性能,结果表明,所提出的改进算法平均检测精度达到93.29%,远高于原YOLOv3算法。实验表明,改进后的网络模型能显著提升电动自行车头盔佩戴情况的检测精度。
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