基于YOLOv5的安全帽检测研究

作者：史德伟; 郭秀娟^*

来源：吉林建筑大学学报, 2022, 39(05): 85-88.

• 深度学习
• YOLOv5
• 安全帽检测

佩戴安全帽作为施工场地的重要防护措施，在意外来临时可有效保护施工人员的头部．因此高效、精准的检测安全帽的佩戴十分重要．本文将使用YOLOv5目标检测算法，实现安全帽戴检．通过实验得出未佩戴安全帽人员类别m AP值可达93.9%，佩戴安全帽人员类别可达87.1%，所有类别m AP可达90.5%．实验结果表明，YOLOv5算法可以适用于实际施工场地中．

• 单位
  吉林建筑大学