基于深度学习的工地安全帽佩戴检测算法研究开题报告

 2023-04-11 10:45:45

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

1.引言高空作业、建筑工地、井下、隧道、涵洞等场所的工作相对来说是比较危险的,一旦遇到事故,往往会对施工人员造成致命的风险。

大部分原因是由于工作人员的学历不高、知识储备比较欠缺以及安全意识薄弱所造成的。

因此,在日常的生产或施工时工作人员出现了违规违章的不安全行为,才导致了往年高危地区中事故的频发。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题要研究的问题:1.数据预处理 安全帽检测的研究比较少,并没有开源的数据库可以使用,所以在这里需要通过手机拍照、网络爬虫和视频截帧等方式得到数据集并进行筛选标注,由于数据集较少,无法将模型训练达到最佳状态,需要对标注后的图像数据集进行增强等操作,这样可以减少标记时间。

标记后的数据集有很多局限性,例如背景、安全帽数目、安全帽拍摄角度等干扰因素,这样获得的安全帽识别效率不高。

需要对图像数据集进行中值滤波和均值滤波处理,使得图像特征更加明显。

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