基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法研究

"计算机前沿课程期末大作业、基于深度学习的安全帽监管系统、YOLO v4" 计算机前沿课程期末大作业中，基于深度学习的安全帽监管系统是一个非常重要的研究方向。随着深度学习技术的发展，计算机视觉技术也得到了长足的发展，安全帽监管系统正是计算机视觉技术的一个重要应用领域。 安全帽监管系统的研究背景是，安全生产管理是建筑、重工业等高危企业发展的重要方针，安全帽在施工生产环境中对人员头部防护起着关键作用，因此加强安全帽佩戴监管十分必要。近年来，基于图像视觉的安全帽佩戴监测方法成为了企业实施管理的主要手段。 然而，在实际应用中，由于安全帽佩戴检测外部环境通常为建筑工地、大型工厂、车间等复杂环境，目标遮挡、光线等因素极易影响检测精度，另一方面，在安全帽实时监测的视频采集原始图像中，安全帽目标相比图像尺寸通常占比很小，往往会造成目标漏检。因此，如何提高复杂环境下的安全帽佩戴检测精度和检测速度是应用的关键。 针对上述难题，本文提出了一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法。YOLO v4是当前最流行的目标检测算法之一，它的出现解决了传统目标检测算法的一些问题，如SSD、Faster R-CNN等算法。YOLO v4的出现使得目标检测变得更加准确和快速。 在基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法中，我们首先在YOLOv4算法的3个特征图输出的基础上增加了128×128特征图输出，从而将特征图输出的8倍下采样改为4倍下采样，为后续特征融合提供了更多小目标特征。其次，基于密集连接的思想对特征融合模块进行改进，以实现特征重用，使得负责小目标检测的YoloHead分类器可以结合不同层次特征层的特征，从而得到更好的目标检测分类结果。 实验结果表明，所提方法的平均精度高达91.17%，相比原网络检测精度提高了2.96%，检测速度基本不变，达到了52.9frame/s。这样，在满足实时检测需求的同时可以得到更优的检测精度，有效实现了安全帽佩戴的高速高精度检测。 本文提出的基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法可以提高安全帽佩戴检测的精度和速度，满足实际应用中的需求。同时，这种方法也可以应用于其他领域，如交通监控、医疗图像分析等领域。