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基于毫米波雷达与视觉融合的电力现场安全帽佩戴检测
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作者 陈亮 李诚 +3 位作者 易伟 熊伟 汪晓帆 唐海东 《计算机与现代化》 2024年第12期100-107,共8页
针对目前纯视觉方案的安全帽检测算法难以兼顾精度与实时性的问题,本文利用毫米波雷达与视觉融合技术,提出一种基于嵌入式设备实时检测电力作业人员是否佩戴安全帽的智能识别算法。首先,对毫米波雷达和相机数据进行空间和时间融合;其次... 针对目前纯视觉方案的安全帽检测算法难以兼顾精度与实时性的问题,本文利用毫米波雷达与视觉融合技术,提出一种基于嵌入式设备实时检测电力作业人员是否佩戴安全帽的智能识别算法。首先,对毫米波雷达和相机数据进行空间和时间融合;其次,基于目标生命周期方法对雷达数据进行有效目标筛选,设计状态滤波粗检测作业人员,并计算出图像感兴趣区域(ROI)映射到图像;然后,对多ROI的情况设计去重与合并方法;最后,基于YOLOv5模型,采用改进的轻量级网络ShuffleNetv2作为骨干网络,提高网络运行速度,在ROI中对人员是否佩戴安全帽进行检测。在电力现场搭建实验平台并将该方案与现有的纯视觉方案进行对比实验,结果表明该方法在检测精度有所提高的同时,实时性大幅提升,可以在作业现场实现基于嵌入式设备的实时检测。 展开更多
关键词 目标检测 毫米波雷达 神经网络 数据融合 施工安全
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