基于改進YOLOv5s的礦工防護裝備檢測模型研究

摘要： 為解決井下礦工由于安全意識淡薄而不正確使用個人防護裝備（PPE）的問題，提出一種實時檢測礦工是否佩戴PPE的目標檢測網(wǎng)絡(luò)模型。首先，采用現(xiàn)場監(jiān)控視頻采集和數(shù)據(jù)爬取的方式收集數(shù)據(jù)，使用半監(jiān)督學習方法標注圖像并利用圖像增強技術(shù)擴充數(shù)據(jù)，構(gòu)建井下礦工PPE數(shù)據(jù)集；其次，基于深度學習的方法建立PPE檢測模型，將YOLOv5s的主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileOne來降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，提升檢測速度... （共5頁）