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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于智能安全帽的吸烟检测方法，包括：视频数据获取、图像增强、模型训练和吸烟行为检测等步骤，基于智能安全头盔的吸烟检测方法可以对施工人员的不安全吸烟行为进行全方位监测，相较于传统的基于固定摄像头监控视频的吸烟行为检测，没有监控视角，可以有效实现低照度环境下的施工人员的吸烟行为检测，同时，将采集到的实时视频数据通过其无线通信模块上传至云端服务器，可以利用服务器的高性能计算能力，快速准确地识别出人员违规行为，进一步提高了监管效率和准确性。
主权项：1.一种基于智能安全帽的吸烟检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：视频数据获取，通过安装在智能安全帽的摄像头获取施工现场的视频数据；读取施工现场视频数据，抽帧并筛选构建施工现场吸烟数据集；步骤S2：图像增强，对数据集进行图像增强，平衡过暗和过曝光区域，减少低照度昏暗环境对检测带来的影响；步骤S3：模型训练，训练基于改进的yolov5算法的低照度复杂环境下吸烟检测模型；步骤S4：吸烟行为检测，通过智能安全帽摄像头采集的实时视频数据通过无线方式传至服务器端；输入到训练好的改进yolov5模型中进行识别，当检测到吸烟行为时，对该施工人员发出语音警告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 一种智能安全帽及基于该安全帽的吸烟检测方法
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