改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法

作者：肖体刚; 蔡乐才; 高祥; 黄洪斌; 张超阳

来源：计算机工程与应用, 2021, 57(12): 216-223.

• 安全帽检测
• YOLOv3
• 深度可分离卷积
• 特征融合
• K-Means

针对在智能监控中安全帽佩戴检测准确率低和检测速率慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once)的安全帽佩戴检测算法YOLOv3-WH。在YOLOv3算法的基础上改进网络结构,增大输入图像的尺度,使用深度可分离卷积结构替换Darknet-53传统卷积,减少特征的丢失,缩减模型参数,提升检测速率;使用多尺度特征检测,增加浅层检测尺度,添加4倍上采样特征融合结构,提高安全帽佩戴检测准确率;优化K-Means聚类算法,获取安全帽佩戴检测的先验框(anchor box),按照预测尺度大小分配适合的anchor,提升模型训练和检测速率。实验结果表明YOLOv3-WH相比YOLOv3,每秒检测帧数(FPS)提高了64%,检测平均精确度(mAP)提高了6.5%,该算法在提升了安全帽佩戴检测速率的同时提升了检测的准确率,对安全帽佩戴检测具有一定的实用性。

• 出版日期2021
• 单位宜宾学院; 四川轻化工大学