關(guān)聯(lián)增強改進的CenterNet安全帽檢測方法

摘要： 施工現(xiàn)場的安全帽佩戴狀況自動化檢測是保障員工安全的重要手段，目前所面臨的挑戰(zhàn)包括安全帽目標往往較小、密集且部分被遮擋，難以兼顧方法的精確度和實時性等。為此，提出一種關(guān)聯(lián)增強的CenterNet改進方法。為充分發(fā)揮CenterNet逐像素分類的特點，引入關(guān)聯(lián)融合模塊來實現(xiàn)深、淺層特征的融合，彌補信息損失；同時使用上下文注意力提升模塊來引導關(guān)聯(lián)多級增強，進一步提升檢測精度，降低誤檢...