改進(jìn)YOLOv4的安全帽佩戴檢測方法

摘要： 由于安全帽目標(biāo)較小、環(huán)境復(fù)雜等因素的影響，易造成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漏檢與誤檢。為提高復(fù)雜環(huán)境中對安全帽的檢測能力，提出一種基于YOLOv4的安全帽檢測網(wǎng)絡(luò)SR＿YOLO。采用多尺度池化操作改進(jìn)空間金字塔池化層，由分層卷積與scSE注意力模塊組成特征增強(qiáng)模塊，改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別提高對網(wǎng)絡(luò)感受野信息的獲取能力和對Neck網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力。利用Kmeans++算法對安全帽數(shù)據(jù)進(jìn)行anc...