论文摘要
施工现场作业人员是否佩戴安全帽主要依靠人工检查,存在监管效率低、时效性差等问题,为了实时自动监管作业人员是否佩戴安全帽,提出1种基于机器学习的安全帽佩戴行为检测方法。首先利用深度学习YOLOv3算法检测出现场视频中的施工人员脸部位置,根据安全帽与人脸的关系估算出安全帽潜在区域;然后对安全帽潜在区域图像进行增强处理,使用HOG(方向梯度直方图)提取样本的特征向量;再利用SVM(机器学习的支持向量机)分类器对脸部上方是否有安全帽进行判断,进而实现对施工人员安全帽佩戴行为的实时检测与预警。以某高铁站施工现场为例进行验证,研究数据表明在施工通道和塔吊作业区域,该方法可实时有效检测出工人未佩戴安全帽的行为,识别率达90%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨莉琼,蔡利强,古松
关键词: 安全帽,佩戴行为,机器学习,实时检测
来源: 中国安全生产科学技术 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程,自动化技术
单位: 西南科技大学土木工程与建筑学院
基金: 北京市科委项目(Z171100002117001),四川省教育厅科研项目(18zd1137),西南科技大学博士基金项目(13zx7146)
分类号: TP18;TU714
页码: 152-157
总页数: 6
文件大小: 1997K
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