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申请/专利权人：湖南省建筑科学研究院有限责任公司

摘要：本发明公开了一种低照度环境下安全帽佩戴识别检测方法，主要解决在昼夜间、雾天和雨天等低照度环境下安全帽佩戴识别困难的问题。本发明方法包括采集被检测的低光照条件下现场图像，将获取的图像输入到预先训练好的安全帽佩戴图像检测模型得到被检测的安全帽佩戴的检测结果，安全帽佩戴图像检测模型为：特征提取网络，颈部网络和检测头网络。本发明在低照度环境下，提高了安全帽佩戴的检测精度，可应用于昼夜间、恶劣天气的露天建筑工地，隧道、山洞和矿井光照条件差的内部施工场地的安全帽佩戴自动检测。

主权项：1.一种低照度环境下安全帽佩戴识别检测方法，其特征在于，包括采集被检测的低光照条件下现场图像，将采集的图像输入到预先训练好的安全帽佩戴图像检测模型得到被检测的人物是否佩戴安全帽的检测结果，所述构建安全帽佩戴图像检测模型的步骤包括：主干特征提取网络Backbone，颈部网络Neck和检测头网络Head；所述的主干特征提取网络Backbone采用十层结构，第一层为Focus模块，第二、四、六、八层为Conv_BN_SiLU，第三、五、七、九层为C3模块，第十层为多尺度语义辅助特征池化网络MSAFPNet；所述的Conv_BN_SiLU模块为依次级联的2D卷积层Conv、BatchNorm2d和激活函数SiLU；所述的C3模块利用n个CSPBottleneck和3个Conv组成；所述的CSPBottleneck由主支路与残差支路相加构成，主支路由级联的大小为1×1的Conv和大小为3×3的Conv组成；所述的主干特征提取网络Backbone的第三层、第五层、第七层和第九层提取的特征图分别记为F2、F3、F4和F5；所述的多尺度语义辅助特征池化网络MSAFPNet的输入为主干特征提取网络提取的特征图F2、F3、F4和F5，MSAFPNet的输出为特征图F6，MSAFPNet包括低层级特征混合处理模块LFMPM和语义特征增强模块SFEM；颈部网络Neck，用于对主干特征提取网络提取的F3、F4和F6三种尺度的特征图进行充分融合，得到特征图P3、P4和P5；检测头网络Head，用于对特征P3、P4和P5进行检测，获得安全帽佩戴图像的检测结果。

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