佩戴安全帽是防止建筑工人頭部損傷的有效方法之一。將計算機視覺方法應用于識別建筑工人的安全帽佩戴情況,能夠加強對建筑工人的外部監(jiān)督,從而減少頭部損傷安全事故的發(fā)生率。然而,以往的方法通常依賴于樣本的監(jiān)督訓練,存在單一圖像遮擋性問題、小目標識別準確率低、不能適應場景的復雜環(huán)境等缺點。因此,本文針對施工現(xiàn)場視頻特點與環(huán)境特點,提出了基于YOLO的半監(jiān)督學習安全帽佩戴識別算法,并設(shè)計了安全帽佩戴識別系統(tǒng)。首先,對YOLO網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)改進得到建筑工人識別網(wǎng)絡N_p與安全帽識別網(wǎng)絡N_h;之后采用了公共數(shù)據(jù)集與真實環(huán)境圖片數(shù)據(jù)集進行網(wǎng)絡的預訓練與離線訓練,得到泛化模型。對其泛化模型采用半監(jiān)督學習方式進行在線學習,進而提高算法在特定場景下的識別準確率與泛化能力;最后將基于YOLO的半監(jiān)督學習安全帽佩戴識別算法移植到開發(fā)套件中,設(shè)計了安全帽佩戴識別系統(tǒng)。為了驗證安全帽佩戴識別系統(tǒng)的識別性能,隨機選取了某市地鐵系統(tǒng)建設(shè)項目的視頻流序列作為案例研究,數(shù)據(jù)得出在一般場景條件視頻流的建筑工人與安全帽識別精度在85.7%至93.7%之間,顯示該系統(tǒng)有較高的準確率。并在存在小目... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

011-2017年我國建筑行業(yè)安全事故數(shù)量與死亡人數(shù)統(tǒng)計

圖 4-1 某市地鐵軌道交通系統(tǒng)4.2 數(shù)據(jù)采集處理在本文中，第三章第三小節(jié)算法流程闡述需采用施工現(xiàn)場的圖像數(shù)據(jù)對建筑工人與安全帽識別網(wǎng)絡進行離線訓練。則針對離線訓練方法的需求，首先我們建立標注建筑工人注釋信息的圖像數(shù)據(jù)集，其目的是采集到建筑工人在建筑施工現(xiàn)場進行日常工作時佩戴安全帽情況的行為信息。在進行施工現(xiàn)場建筑工人佩戴安全帽數(shù)據(jù)收集時，需遵循兩個基本要求從而做到數(shù)據(jù)樣本質(zhì)量的控制與樣本數(shù)量的保證，從而保障實驗預訓練的算法訓練結(jié)果。其一實時監(jiān)控視頻系統(tǒng)拍攝范圍應覆蓋全部施工現(xiàn)場，需覆蓋著不同的建筑場地條件；其二必須需要有數(shù)量足夠多的圖像樣本。而且在進行安全帽識別數(shù)據(jù)集圖像采集過程中遵循施工現(xiàn)場的真實性與建筑工人的行為無干擾兩項基本原則。

表 4-4 安全帽佩戴識別系統(tǒng)的識別結(jié)果（當置信分數(shù)=0.7）組類別 樣本類別 總樣本 TP FP FN 準確率 召回率1 建筑工人 239 224 15 13 93.7% 95.3%安全帽 186 170 16 10 91.3% 94.4%2 建筑工人 183 168 15 12 91.8% 90.2%安全帽 161 138 23 25 85.7% 84.7%3 建筑工人 137 132 5 10 96.4% 93.0%安全帽 85 78 7 10 91.8% 88.6%4 建筑工人 469 410 59 57 87.4% 87.8%安全帽 428 367 59 60 86.2% 85.9%5 建筑工人 185 167 18 16 90.3% 91.3%安全帽 168 148 20 22 88.1% 87.1%6 建筑工人 265 236 29 27 89.1% 89.7%安全帽 236 206 30 32 87.3% 86.6%7 建筑工人 462 406 56 53 87.8% 88.5%安全帽 418 360 58 61 86.1% 85.5%8 建筑工人 146 118 27 28 80.8% 80.8%安全帽 115 88 27 30 76.5% 74.6%

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3440093