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摘要
为了判断施工人员是否佩戴安全帽，确保电力施工现场安全，本文提出基于改进YOLOv5算法的电力施工场景安全帽视觉图像检测方法，采用可分离卷积方法改进YOLOv5算法的输入端，并在输入端内增加马赛克数据增强过程，以提升电力施工场景安全帽视觉图像的清晰度；采用模糊C-均值聚类算法获取YOLOv5算法输出端的候选框设定值，并在卷积层内引入注意力机制模块，使卷积层提取到的电力施工场景安全帽视觉图像特征更加精准；利用感知量化方法对YOLOv5算法归一化融合层和卷积层实施量化，使YOLOv5算法输出结果更为准确，将电力施工场景安全帽视觉图像输入到改进后的YOLOv5算法内，经过算法迭代输出安全帽视觉图像检测结果。实验表明：该方法具备良好的候选框有效类和无效类分类能力，并且可在电力施工场景安全帽视觉图像存在遮挡和缺失时有效监测施工人员是否佩戴安全帽，具备较好的应用效果。
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