文章目录

一、YOLO v3算法原理

（一）算法网络结构。

（二）边框预测及选择。

    1. 边框预测。

    2. Io U及NMS（非极大值抑制）。

（三）损失函数。

二、实验流程及结果分析

（一）数据集制作。

    1. 数据集标记。

    2. 数据集划分及数据预处理。

（二）模型训练及测试。

（三）实验结果及分析。

    1. 实验结果分析。

    2. 与其它算法对比实验。

三、结语

文章摘要:文章基于深度学习方法来研究安全帽佩戴的检测方法,对自建安全帽数据集的预处理后,采用YOLO算法训练来获取一个最优检测模型;通过对模型测试,可以得到文章所使用的YOLO算法对矿井下安全帽佩戴检测能够达到一个比较好的检测精度,实际mAP值为90.68%,相较于其他单阶段检测算法来说有着更好的检测效果,更加符合实际运用的检测精度要求。

文章关键词:深度学习,YOLO,安全帽佩戴,检测精度,

项目基金:国家自然科学基金项目“多源传感器环境下基于异构特征信息融合的行为识别”（61873004）,

论文作者:石永恒 杨超宇 

作者单位:安徽理工大学经济与管理学院 

论文分类号: TD79;TP18;TP391.41

相关文献:改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法.《计算机工程与应用》
肤色检测和Hu矩在安全帽识别中的应用.《华东理工大学学报(自然科学版)》

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