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摘要
针对建筑施工场地场景下远距离小目标安全帽佩戴检测问题，提出的一种改进YOLOv4的安全帽检测方法。将BN层和卷积层合并减少修改后的网络前向推理计算量，利用K-means聚类算法改进先验框维度，采用柔性NMS算法进行置信度权重修改解决标签重写问题，应用多尺度特征融合提升模型识别准确率。实验结果表明，该方法在安全帽数据集的检测任务中mAP提升2.91%;对低于32*32尺寸目标AP值相较于原算法提升6.02%,能够有效提升安全帽佩戴检测范围和准确率。
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单位西南科技大学; 土木工程与建筑学院
