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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的化工厂区智能安全检测方法，在化工厂区存在安全隐患的区域安装多个摄像头，获取现场工人图像；采用改进的自适应小波阈值去噪处理原始图像；然后通过CycleGAN生成图像数据，解决样本不平衡的问题；标注预处理后的图像构建数据集；将处理后的数据集输入改进的EfficientDet目标检测模型；改进EfficientDet模型包括：在MBConv中引入PSA注意力机制，改进双向特征金字塔网络BiFPN结构；将待检测图像输入至训练好的改进EfficientDet模型，得到工人的防护装备佩戴情况及位置信息，进一步判断相关人员是否发生危险行为；最后将检测的结果显示在前端界面并发出相应的预警信号。本发明提供一种能够实时、准确和自动检测化工厂区安全隐患的系统。
主权项：1.一种基于深度学习的化工厂区智能安全检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在化工厂区存在安全隐患的区域安装多个摄像头，获取现场工人图像；S2、采用改进的自适应小波阈值去噪处理原始图像；S3、通过CycleGAN生成图像数据；S4、标注预处理后的图像中的头部，躯干，四肢，构建数据集；S5、构建改进的EfficientDet化工厂安全检测模型，改进包括在MBConv中引入改进的PSA注意力机制，改进双向特征金字塔网络BiFPN结构；S6、将数据集输入改进的EfficientDet化工厂安全检测模型进行训练，检测模型性能；S7、使用训练后的模型进行目标检测，检测现场收集到的化工厂图像，获取工人的防护装备佩戴情况及个人行为；S8、根据目标检测的结果判断是否发生危险行为，通过前端界面实时显示化工厂的安全状况，有异常状况时，自动触发预警装置，发出报警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于深度学习的化工厂区智能安全检测方法及系统
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