基于分阶段深度神经网络的施工违章识别

作者：刘思雨; 薛劲松; 景栋盛

来源：软件工程, 2020, 23(09): 32-35.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2020.09.009

• 违章识别
• 深度学习
• 神经网络
• 物体识别
• 视频监控

目前很多施工场地仍然使用人工方式检测施工人员是否佩戴安全帽。针对此,设计并实现了一个基于分阶段深度神经网的施工违章识别系统,用以检测施工人员是否佩戴安全帽。系统利用深度神经网,通过在视频中采样获得图片,然后将其分割成若干子区域,接着利用预处理后的数据训练模型,不断优化提升识别精度,然后将训练好的模型应用到系统中。在室内、室外和红外线三个场景中进行测试。实验结果表明,系统具有良好的实时检测能力,总体平均正确检出率达86.79%。