【CN110046557A】基于深度神经网络判别的安全帽、安全带检测方法【专利】

基于深度学习的电动车头盔佩戴检测系统的设计与实现基于深度学习的电动车头盔佩戴检测系统的设计与实现摘要：随着电动车在城市中的普及，电动车头盔佩戴问题也逐渐引起了人们的关注。

为了提高电动车骑行的安全性，本文设计并实现了一种基于深度学习的电动车头盔佩戴检测系统。

该系统利用深度学习算法在视频流中检测骑行者是否佩戴头盔，并通过图像处理技术进行实时监控，提醒未佩戴头盔的骑行者。

实验结果表明，该系统具有高准确性和较低的误报率，可为电动车骑行者提供有效的安全保护。

一、引言近年来，电动车作为一种环保、便捷的交通工具，受到了广大市民的青睐。

然而，由于电动车速度较快，骑行者面临着较高的安全风险。

佩戴头盔是骑行者保护头部安全的重要手段之一。

然而，许多电动车骑行者在行驶过程中未佩戴头盔，这将给骑行者的安全带来巨大的隐患。

为了提高电动车骑行的安全性，本文设计并实现了一种基于深度学习的电动车头盔佩戴检测系统。

二、系统设计与实现1. 数据采集与预处理本文通过采集城市中电动车骑行者的视频数据作为训练集。

为了保证数据的多样性和真实性，我们在不同的场景中采集了大量的电动车骑行者视频数据，并对这些数据进行了预处理，包括视频格式转换、视频分割、视频帧提取等。

2. 深度学习模型的构建为了检测电动车骑行者是否佩戴头盔，本文采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习模型。

该模型的输入为视频帧，输出为是否佩戴头盔的概率。

本文基于TensorFlow框架构建了CNN模型，并通过大量的训练数据对模型进行了训练。

3. 头盔佩戴检测算法的实现本文通过对视频流进行实时监控，实现了头盔佩戴检测系统。

具体实现过程如下：（1）视频流采集：利用摄像头采集电动车骑行者的视频流，并将其转换为模型输入所需的视频帧。

（2）帧提取：对视频流中的帧进行提取，并将提取到的帧作为输入传递给CNN模型。

（3）头盔佩戴检测：通过CNN模型对输入帧进行处理，并输出是否佩戴头盔的概率。

《基于深度学习的安全帽佩戴识别系统研究与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。

其中，安全帽佩戴识别系统作为一种重要的安全防护手段，对于减少工伤事故和提高工作效率具有重要意义。

本文旨在研究和实现一种基于深度学习的安全帽佩戴识别系统，通过对相关技术的研究和实验验证，为实际应用提供参考。

二、相关技术概述1. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。

常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

2. 安全帽佩戴识别：安全帽佩戴识别是指通过图像处理和模式识别技术，自动检测并判断工人是否佩戴了安全帽。

该技术广泛应用于建筑施工、矿业等领域，以减少安全事故和提高工作效率。

三、系统设计与实现1. 数据集准备：首先需要准备一个包含工人佩戴和不佩戴安全帽的图像数据集。

通过爬虫技术从互联网上收集数据，或者通过相机实时拍摄获取数据。

为了提高系统的泛化能力，数据集应包含不同场景、不同光线条件、不同角度的图像。

2. 模型选择与训练：选择合适的深度学习模型进行训练。

常见的模型包括CNN、ResNet等。

将准备好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过大量迭代训练和调整超参数，使模型达到最佳的识别效果。

3. 系统架构设计：设计一个基于深度学习的安全帽佩戴识别系统架构，包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等模块。

其中，图像采集模块负责获取工人的图像数据，预处理模块对图像进行去噪、裁剪等操作，特征提取模块提取出图像中的关键特征，分类识别模块根据特征进行安全帽佩戴与否的判断。

4. 系统实现：根据系统架构设计，使用Python等编程语言实现系统。

具体包括图像处理算法的实现、模型训练与调参、系统界面设计等。

在实现过程中，需要注意系统的实时性和准确性，确保系统能够在短时间内对工人的安全帽佩戴情况进行准确判断。

四、实验与结果分析1. 实验环境与数据集：在实验中，我们使用了一个包含10000张工人图像的数据集，其中5000张为佩戴安全帽的图像，5000张为未佩戴安全帽的图像。

基于深度学习的安全帽的佩戴检测算法研究基于深度学习的安全帽佩戴检测算法研究近年来，随着工业化和城市化的加速发展，建筑施工、道路维修等高风险行业的安全问题成为人们关注的焦点。

工人在施工现场中往往会遇到危险物体的可能伤害，如高空坠落、着火等。

为了保障工人的安全，佩戴安全帽是一项重要的防护措施。

然而，在实际的工地工作环境中，有些工人由于各种原因忘记或不愿意戴上安全帽，这增加了他们遭受危险的风险。

因此，研发一种自动检测工人是否佩戴安全帽的算法具有重要的实际意义。

深度学习是机器学习的重要分支，其利用神经网络模拟人脑的学习过程，通过大量的数据进行训练来实现模型的自动学习和优化。

在过去的几年里，深度学习在计算机视觉领域取得了突破性的进展，被广泛应用于目标检测、图像识别等任务。

本文旨在利用深度学习技术，研究一种准确可靠的安全帽佩戴检测算法。

首先，为了能够进行安全帽佩戴检测，我们需要构建一个包含安全帽和人脸的数据集。

通过网络爬虫和数据采集工具，我们从互联网上收集了大量的安全帽和人脸图像。

然后，使用图像处理技术对图像进行预处理，裁剪出人脸和安全帽的区域，并进行大小统一和灰度化处理。

接下来，我们使用数据增强技术对数据集进行扩充，包括镜像翻转、旋转、缩放等操作，以增加模型的泛化能力。

在数据集准备完毕后，我们需要选择适合安全帽佩戴检测的深度学习模型。

在目标检测领域中，YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，其结构简单而且能够实现较高的准确率。

因此，我们选择了YOLOv3作为基础模型，并进行了相应的修改和优化。

我们将模型的输入层调整为适应我们的数据集尺寸，调整了网络的超参数，以提高模型在佩戴安全帽检测方面的性能。

此外，我们还引入了注意力机制和残差网络等技术，提升模型在复杂场景下的表现能力。

在基于深度学习的安全帽佩戴检测算法的训练过程中，我们将数据集划分为训练集和验证集，并使用交叉熵损失函数作为目标函数。

基于深度学习的安全帽佩戴自动识别检查系统摘要:在当今的生产生活中，许多工作人员没有足够的安全意识，在施工过程中，不按规定佩戴安全帽，给自身的安全带来威胁。

由于人工监管佩戴安全帽耗时耗力，且随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术逐渐被用在生产领域，因此，利用深度学习与图像处理技术相结合，让机器自动识别监督工作人员佩戴安全帽的研究十分具有意义。

首先，本文通过采取工厂进出口的视频监控录像获取安全帽数据集，再运用LBP算法对数据集进行特征值提取并应用直方图统计特征对安全帽进行统计分布特征描述，再将分类器和人工神经网络相结合，对训练集进行分类和预测。

经过训练集的反复训练。

识别率可达86.39%。

关键词：LBP 直方图统计特征 BP神经网络最小分类器1.背景在工业生产中，安全帽作为使用最为广泛的头部保护工具，保障着工人们的安全。

但实际工作中大部分工作者的安全意识又较为缺乏，导致因为安全帽的佩戴失误而发生的安全事故频繁发生，而负责安全检查的工作人员少且工作时间长，人工管理安全帽佩戴耗时耗力。

因此，对于安全帽佩戴的检测研究十分有意义。

随着图像处理技术的发展，图像识别也逐渐应用于工业领域。

传统的算法可以用来辨认物体的形状、颜色等特征，但用于工业生产当中，由于光线等因素的影响，检测效果大大下降，所以我们决定采用深度学习这项技术来处理这个问题。

本文利用深度学习算法中的卷积神经网络算法，通过大量样本训练，得到安全帽识别模型，结合计算机视觉的施工现场安全帽佩戴情况监控方法和基于LAB统计特征的低分辨率安全帽识别技术，设计开发了一套基于深度学习的安全帽佩戴自动识别检查系统，无需人工监控，仅通过摄像头和自动识别检查系统监控危险区域内的工作者是否佩戴安全帽。

经过实验验证，该系统使安全帽检测的识别率达到了86.39%。

在智能系统的监督下，监督工作人员佩戴安全帽，使工作者的人身安全得以保障，同时也利用AI技术减少人力物力的支出。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011064308.4(22)申请日 2020.09.30(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人 袁烨　许典　董云龙　(74)专利代理机构 华中科技大学专利中心42201代理人 李智(51)Int.Cl.G06T 7/246(2017.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)G06T 7/13(2017.01)G06T 7/194(2017.01)(54)发明名称一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及系统，属于安防监控领域，包括以下步骤：S1、在服务器端，对现场所有摄像头视频进行运动物体检测，并将摄像头视频中的各运动目标提取出来，得到运动目标图像；S2、将运动目标图像输入到预训练好的安全帽检测模型中，对安全帽的佩戴情况进行检测；其中，安全帽检测模型为深度学习模型；用于训练所述安全帽检测模型的数据集包括标注有工人是否佩戴安全帽的图像。

本发明充分利用了现场工人的人体信息和大量摄像头的视频数据，通过提取摄像头视频中的运动目标，对摄像头视频中的无效信息进行过滤，然后基于深度学习模型对运动目标图像进行检测，得到安全帽的佩戴情况，精确度较高，速度较快。

权利要求书1页 说明书5页 附图1页CN 112184773 A 2021.01.05C N 112184773A1.一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在服务器端，对现场所有摄像头视频进行运动物体检测，并将摄像头视频中的各运动目标提取出来，得到运动目标图像；S2、将运动目标图像输入到预训练好的安全帽检测模型中，对安全帽的佩戴情况进行检测；其中，安全帽检测模型为深度学习模型；用于训练所述安全帽检测模型的数据集包括标注有工人是否佩戴安全帽的图像。

基于深度学习的安全帽佩戴检测系统及方法引言：随着建筑、电力、矿山等工业领域的迅猛发展，安全问题备受关注。

在工业生产中，佩戴安全帽是保障工人安全的重要措施之一。

然而，由于管理不到位、工人失误或故意违规等原因，安全帽佩戴不当的情况时有发生。

为了提高工作场所的安全性，本文将介绍一种基于深度学习的安全帽佩戴检测系统及方法。

一、系统概述：基于深度学习的安全帽佩戴检测系统是利用计算机视觉技术、图像处理技术和深度学习算法来检测工人是否佩戴安全帽。

该系统主要由图像采集模块、图像处理模块、深度学习模型和报警模块构成。

二、系统流程：1. 图像采集模块：系统通过摄像头或监控设备实时采集工作现场的图像，并传输给图像处理模块。

2. 图像处理模块：该模块对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，以减少噪声的干扰，并提取目标区域。

3. 深度学习模型：系统使用已训练好的深度学习模型进行安全帽佩戴检测。

深度学习模型利用大量的标注数据进行训练，能够自动学习特征，提取图像中的关键信息。

4. 目标检测：深度学习模型通过输入的图像信息，对图像中的目标进行检测，判断是否佩戴了安全帽。

如果检测到有工人未佩戴安全帽，将输出报警信号。

5. 报警模块：当系统检测到有工人未佩戴安全帽时，报警模块将发出声音、光闪等报警信号，提醒现场工作人员。

三、系统优势：1. 自动化检测：系统利用深度学习算法，能够自动检测工人是否佩戴安全帽，避免了人工巡检的不准确和疏漏问题。

2. 实时监测：系统能够实时采集和处理图像信息，能够及时发现佩戴不当的情况并进行报警，提高了工作现场的安全性。

3. 高精度检测：深度学习模型能够准确地判断安全帽的佩戴情况，避免了误报和漏报的问题，提高了检测的准确性和可靠性。

四、系统应用：基于深度学习的安全帽佩戴检测系统广泛应用于建筑工地、电力、矿山等领域，确保工人在危险环境下的人身安全。

此外，该系统还可以与视频监控、人脸识别等技术相结合，增加工地管理的智能化和自动化程度。

基于深度学习的安全帽佩戴检测实现与分析作者：邓开发邹振宇来源：《计算机时代》2020年第07期摘要：安全帽能夠有效减轻事故损害，监督工人的安全帽佩戴显得十分必要。

针对工人安全帽佩戴检测，文章提出一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法，用于施工现场摄像头监控的图像和视频目标检测。

试验结果表明，该方法能够较好地实现安全帽佩戴的图像和视频检测。

关键词：深度学习;安全帽佩戴检测;图像检测;视频检测中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2020）07-12-050引言建筑施工作业过程中存在着较多安全隐患，使得事故发生率居高不下。

施工活动实践表明，作业前对建筑工人的行为能力和安全装备进行检查，能够有效减轻事故损害或减少事故发生。

因此，监督工人的活动和安全设备正确佩戴显得尤为重要的。

然而，目前传统活动监测和安全装备佩戴检查很大程度上依赖于现场经验丰富的管理人员进行的观察和检查，普遍存在自动化水平较低、工作量较大、检查项目有限的现象，容易出现误检、漏检等问题。

随着科技的发达，计算机视觉、人工智能等技术飞速发展。

人工智能这一术语在1956年首次被提出，到今天已经获得了60年的长足的发展，尤其是近十年人工智能在中国的发展也突飞猛进。

而计算机视觉是人工智能的一个热门的发展方向。

在我国，图像识别技术正在逐渐同各行各业相互融合，包括金融、医疗、教育、家居等各行业领域当中均能够看见它的“身影”，已可实现三维人体姿态重建、跌倒监测、驾驶员疲劳监测、行为识别等功能。

基于上述原因，本文提出一种基于深度学习技术来检测安全帽佩戴的方法。

使用Keras深度学习框架搭建Faster RCNN模型，收集施工工人佩戴安全帽和未佩戴安全帽图像，构建对模型训练及测试的数据集，并对算法的测试速度、准确性进行评估。

在取得良好测试结果的前提下，进一步设计将图像检测结果用于视频检测安全帽佩戴。

选取一段在施工现场上摄像头拍摄的视频，检测在实际场景中应用的效果。

《基于深度学习的安全头盔佩戴检测算法研究》一、引言随着社会的快速发展和人们安全意识的提高，安全头盔佩戴在各种工矿企业和日常生活场景中越来越受到重视。

传统的头盔佩戴检测方法大多依赖人工目视检测，其效率和准确性有限，无法满足实际生产生活中对高效率和精确性的需求。

近年来，随着深度学习技术的不断发展，其在图像处理和目标检测等领域取得了显著的成效。

因此，基于深度学习的安全头盔佩戴检测算法研究成为了研究的热点。

二、研究背景与意义深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量数据中自动学习和提取特征，具有强大的特征提取和分类能力。

将深度学习应用于安全头盔佩戴检测，可以有效地提高检测的准确性和效率。

此外，该研究对于提高人们的安全意识，减少安全事故的发生，保障人们的生命安全具有重要意义。

三、算法理论基础本研究所采用的深度学习算法是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法。

该算法通过构建多层次的卷积网络，实现对图像的逐层抽象和特征提取。

在头盔佩戴检测中，算法可以自动学习和提取头盔的形状、颜色、纹理等特征，从而实现对头盔的准确检测。

四、算法设计与实现本研究设计了一种基于深度学习的安全头盔佩戴检测算法。

首先，通过构建大规模的头盔佩戴数据集，对模型进行训练。

在训练过程中，采用数据增强技术，以提高模型的泛化能力。

其次，设计了一种多尺度特征融合的卷积神经网络结构，以实现对不同大小和位置的头盔的准确检测。

最后，通过设定阈值，判断是否佩戴头盔。

五、实验与分析本部分首先介绍了实验环境、数据集及实验设置。

然后，通过与传统的头盔佩戴检测方法进行对比实验，验证了基于深度学习的头盔佩戴检测算法的优越性。

实验结果表明，该算法在准确性和效率方面均优于传统方法。

此外，还对算法的误检和漏检情况进行了分析，并提出了相应的优化措施。

六、应用与展望基于深度学习的安全头盔佩戴检测算法具有广泛的应用前景。

可以应用于建筑工地、矿山、交通等领域的安全监管，以及日常生活场景中的头盔佩戴提醒等。

基于实时目标检测神经网络的安全帽检测方法摘要在实际生产过程中,因工人不戴安全帽而引发的安全事故时有发生。

为了减少佩戴头盔造成的安全事故，提出了一种基于改进YOLO v4的头盔检测方法。

通过采集自制的现场施工现场视频数据集，利用K-means算法对数据集进行聚类，得到适当的先验帧维中心，获取更有针对性的边缘信息。

随后，在网络训练过程中采用多尺度训练策略，从不同的检测尺度提高模型的适应性。

实验结果表明，在头盔佩戴检测任务中，模型mAP值达到92.89%，检测速度达到15f/s，检测精度和检测速度较YOLO v4有所提高，满足实时性要求。

头盔检测任务。

关键词安全帽检测神经网络目标检测YOLO v41 引言佩戴安全帽是保障工人安全的重要条件。

目前，施工现场安全帽佩戴检测主要有人工检测和视频监控两种方式。

但是，这些监管方式需要大量的人工成本。

因此，实时检测监控视频中的工作人员是否佩戴安全帽，对安全监管具有重要意义。

近年来，深度学习是机器学习新的研究方向。

在目标检测领域，Redmon J[1]提出了YOLO检测算法，该算法丢弃了候选区域的中间步骤，使用了单个卷积神经网络。

直接对每个bounding box进行回归，预测对应类别的概率，在保证检测精度的同时，最终检测速度达到45f/s。

在YOLO的基础上，Redmon先后提出了YOLO v2[2]和YOLOv3[3]检测算法，提高了检测效果和检测时间。

2020年，Alexey A.B.[4]接手Redmon，在YOLO v3的基础上做了改进。

检测效果进一步提升。

在COCO数据集上实现了43.5%的AP，实时速度可以达到65FPS。

更重要的是，检测准确率比YOLO v3提高了近10个百分点。

与EfficientDet[8]相比，YOLO v4花费了一半的时间来达到与43AP相同的性能。

可见，在目标检测领域，YOLO v4可以同时保持精度和检测速度，取得更好的检测效果。

基于卷积神经网络的安全帽佩戴检测研究在现代工业生产中，为了保证员工的安全，在操作重型机械或危险环境中，员工必须配戴安全帽。

然而，在大规模的工业生产中，手动进行安全帽佩戴检测以确保每个员工都佩戴了安全帽的成本非常高。

一种更有效的方法是使用计算机视觉技术进行自动检测，例如基于卷积神经网络的安全帽佩戴检测。

在本文中，我们将简要介绍基于卷积神经网络（CNN）的安全帽佩戴检测研究。

我们将解释这项技术的基本工作原理，以及它的应用。

我们还将讨论卷积神经网络在安全帽检测中的优势和限制，以及未来的发展方向。

1. 基本原理卷积神经网络是一种深度学习技术，最初用于图像识别和分类。

该技术基于一组层，每一层将原始数据（如图像）转换为较高抽象级别的表示形式。

这些抽象层级可以帮助识别物体的不同属性，例如边界、纹理、形状和颜色等。

卷积神经网络的基本组件之一是卷积层。

卷积层将一组可学习的滤波器应用于输入数据，并针对每个滤波器进行卷积运算。

卷积运算是将滤波器与相应的输入数据进行“重叠”操作，将滤波器的值与输入数据的每个像素相乘，并将结果加起来得到一个值。

经过卷积运算后，将输出的结果送到下一层网络层。

2. 应用基于卷积神经网络的安全帽佩戴检测，主要应用于大型工业场所中的安全管理。

以工厂为例，它将工作场所中的图像素材输入卷积神经网络，以便识别被检测工人是否携带安全帽，从而提前发现未佩戴安全帽的人员，迎来工作场所工作人员的及时提醒，监管工作效果显著。

在一些特殊的场所，如电力维修、建筑施工等领域，身穿安全帽的人们需要攀爬到高处工作。

针对这些工人，不能仅仅通过安全帽来识别，此时我们可以对人员进行全身的识别。

3. 优势和局限与传统的处理方法相比，在安全帽佩戴检测方面，基于卷积神经网络的技术有多方面的优势。

首先，这项技术可以自动地进行检测，消除了人工处理上出现差错的问题。

其次，卷积神经网络的识别率相对较高，可以有效地识别不同类型的安全帽和佩戴位置。