李佳,段祥骏,张步红,李运硕,冯德志.基于YOLOv5的人员安全帽检测告警算法∗[J].电工技术,2023(10):36-41
基于YOLOv5的人员安全帽检测告警算法∗
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.10.010
中文关键词:  YOLOv５  安全帽检测  电力安保
英文关键词:
基金项目:
作者单位
李佳 中国电力科学研究院有限公司 
段祥骏 中国电力科学研究院有限公司 
张步红 西北工业大学航天学院 
李运硕 中国电力科学研究院有限公司 
冯德志 中国电力科学研究院有限公司 
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中文摘要:
      佩戴安全帽可有效保障作业人员安全,避免事故的发生,然而安全帽佩戴的实时监控问题却一直未得到良 好的解决.为了缓解电力场所安全监控压力,基于 YOLOv５目标检测算法设计了一套人员安全帽佩戴检测和危险区 域告警算法,通过对锚框进行重聚类并引入注意力机制等对原始网络进行改进,结合公开数据集和自建数据集对网络 进行训练,检测精度达到89.9％.最后通过JetsonXavierNX等硬件设备将该算法部署到机器人上进行巡检,可实现 对作业现场人员的实时监管,有效保障作业现场人员安全.
英文摘要:
      
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