基于Mask R-CNN的高空作业安全带违规检测算法

随着计算机视觉技术的飞速发展，特别是在电力安全监控领域的应用日益广泛，本文探讨了如何利用深度学习算法来提升高空作业的安全保障。作者冯志珍、张卫山和郑宗超在中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院的研究背景下，提出了基于Mask R-CNN的新型高空作业安全带违规检测方法。 Mask R-CNN是一种强大的目标检测和实例分割算法，它结合了区域提议网络（RPN）和卷积神经网络（CNN）的强大处理能力。本文针对电力检修人员在高空作业中的安全带规范问题，设计了一种特别适用于检测安全带挂环违规行为的Mask-Keypoints R-CNN算法。该算法的关键创新在于它能够同时检测安全带和人体关键点信息，通过人体关键点定位模块精确地识别出作业人员的重要身体部位，以此来判断安全带是否正确佩戴，尤其是是否存在低挂高用的违规行为。 算法的工作流程包括：首先，利用人体关键点定位模块对作业人员进行裁剪，确保只关注与安全带使用相关的区域；然后，结合安全带检测模块对这些关键部位的安全带状态进行评估。这种结合使得算法能够有效地识别复杂的挂环违规情况，并适应多种作业场景的变化，提高了检测的准确性和效率。 通过深度学习的训练，该算法表现出很高的实用性和高效性，达到了较高的检测精确率，这对于保障电力检修工人的生命安全具有重要意义。在实际应用中，这种方法可以被集成到电力安全管控系统中，实时监控和提醒工作人员遵守安全规定，降低事故风险。 参考文献： 冯志珍, 张卫山, 郑宗超. 基于MaskR-CNN的高空作业安全带检测. 计算机系统应用, 2021, 30(3): 202-207. <http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7812.html> 本文的工作为电力行业的安全管控提供了一种先进的技术支持，展示了深度学习在实际问题中的有效应用，特别是对于提高高空作业现场的安全管理水平具有显著的推动作用。