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摘要
为解决现有安全防护装备检测技术动态性、协同性不足的问题，基于深度学习，提出一种建筑工人高空作业安全防护装备的检测新方法；该方法以轻量化网络MobileNetV2置换YOLOv4的主干特征提取网络，实现动态视频状态下安全帽与安全带的综合检测；并开展测试，检验该方法的有效性。结果表明：该检测方法在中央处理器(CPU)运行环境下，检测速度增快2.7倍；在图形处理器(GPU)运行环境下，对于单目标、多目标和小目标的单帧视频检测速度能保持在25～27 ms,同时能取得91.57%、89.69%和86.63%的平均精度。
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