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基于CNN的安全智能监测识别算法
针对施工环境的复杂性,监管人员对施工人员着装的监督通常存在着一定的困难,较难实现及时、有效的监督等问题,文中提出了一种基于CNN的安全智能监测识别算法。该算法首先通过相关样本图像训练出所需要的安全帽、安全带等四种识别模型。然后利用所得到的模型,对电力施工现场所拍摄的实时图像进行检测识别,从而实现智能化监测。测试结果表明,该算法对于施工人员着装的平均识别准确率可达到89.27 %,验证了该算法的可行性。
2021-10-25 10:34:20
1.78MB
深度学习;
卷积神经网络;
TensorFlow框架;
电力施工安全;
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