车辆前排乘员安全带检测算法研究

作者：王刚伟; 张志佳

来源：软件工程, 2022, 25(06): 9-8.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.006.003

• 安全带检测
• 目标检测
• 深度可分离卷积

为了快速检测车辆前排乘员是否系安全带，提出了一种改进YOLOv4-tiny网络及MobileNeXt网络的安全带检测算法。针对车辆及前排挡风玻璃的形状和大小，设计了一个结合深度可分离卷积、检测头可重构的轻量化YOLOv4-tiny目标检测框架，通过设置不同数量检测头的两个网络分别用于车辆和挡风玻璃检测。在MobileNeXt网络中，通过在沙漏残差模块中添加SAM空间注意力模块实现安全带检测。在车辆数据集、挡风玻璃数据集、安全带数据集上进行训练和测试，实验结果表明，车辆检测网络在平均精度(mean Average-Precision,mAP)为99.69%时速度为145帧/秒，挡风玻璃检测网络在平均精度为99.88%时速度为163帧/秒，安全带检测网络在准确率(Accuracy, ACC)为93.13%时速度为77帧/秒。本文算法在兼顾速度的同时具有较高的检测精度。

• 单位
  沈阳工业大学