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摘要：本发明提供的本发明提供的着装安全检测方法、装置、存储介质及计算机设备，在神经网络模型的第一路分支中，待检测图像经提取并融合后，将融合后的特征金字塔各个层级分别单独进行特征增强，这样不仅能够提炼目标特征，同时还能够抑制非目标、背景区域；除此之外，还对各个层级特征金字塔中的特征图提取感兴趣区域，实现针对特定目标更加精准的检测，在保证检测速度的前提下，显著提升安全着装检测的精度和鲁棒性；在另外一路分支，通过端到端训练，可以专注于特定类别的注意力特征图，最后将第一路分支的感兴趣区域与第二路分支的类别注意力特征图进行加权求和，从而可以得到专注于特定类别的检测结果，有效提升目标检测精度。
主权项：1.一种着装安全检测方法，其特征在于，包括：利用获取到的训练数据集对神经网络模型进行迭代训练，直到迭代停止条件满足为止，得到训练好的神经网络模型，其中，所述神经网络模型为双阶段的双流卷积神经网络；获取待检测图像，将所述待检测图像输入到所述双流卷积神经网络的一路分支中提取多层级的深度特征图，使用特征金字塔对各层级的深度特征图融合后逐层进行特征增强及提取感兴趣区域；选取融合后的单层深度特征图输入到所述双流卷积神经网络的另一路分支中，并使用类别注意力机制提取类别注意力特征图，将所述类别注意力特征图与提取到的感兴趣区域进行加权求和后确定最终的检测结果，根据所述检测结果确定着装安全情况；将所述待检测图像输入到所述双流卷积神经网络的一路分支中提取多层级的深度特征图，使用特征金字塔对各层级的深度特征图融合后逐层进行特征增强及提取感兴趣区域的步骤，包括：将所述待检测图像输入到所述双流卷积神经网络的一路分支，利用所述分支中的ResNeXt提取深度特征图，并使用FPN特征金字塔将ResNeXt中至少两个层级的深度特征图进行自上而下的融合；使用高斯非局部注意力机制对融合后的深度特征图进行逐层特征增强，并利用RPN逐层提取特征增强后的深度特征图中的感兴趣区域，对所述感兴趣区域的特征继续进行提取后得到多特征的感兴趣区域。
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百度查询： 广东电网有限责任公司电力科学研究院 着装安全检测方法、装置、存储介质及计算机设备
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