基于卷积神经网络的矿井安全帽佩戴检测

在煤矿生产中,工人由于未佩戴安全帽而受伤的事故时有发生。为了构建数字化安全帽监测系统,提出了一种基于卷积神经网络的安全帽佩戴检测模型。采用先进的Darknet53网络作为模型主干,用于提取图片的特征信息。此外,在模型中引入注意力机制用于丰富特征之间的信息传播,增强模型的泛化能力。最后,制作了安全帽佩戴预训练数据集和实际矿井场景数据集,并在PyTorch平台进行全面的对比实验验证了模型设计的有效性,模型在实际矿井场景数据集上获得92.5 mAP的优异性能。