煤矿井下集成学习的安全帽佩戴检测算法

为提高煤矿井下工人作业安全帽佩戴情况的检测准确率,提出了一种基于Faster-RCNN改进的安全帽佩戴检测算法。采用跳跃网络结构,训练过程RPN层保留卷积初期的特征图,结合了集成学习的思想,改进了图像增强的方法与IOU重合度的算法,通过惩罚空隙区间提升检测锚框效率。结果表明,与传统的Faster-RCNN模型、YoloV3模型相比,该算法的准确率分别提高了9%和3%,改进的图像增强方法与IOU重合度算法在集成学习模型中具有更好的适应性。