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基于改进FasterRCNN的安全帽检测及身份识别
基于改进FasterRCNN的安全帽检测及身份识别
摘要：随着建筑施工行业的发展，对工人的安全保障需求日益增加。安全帽作为个人防护装备的重要组成部分，在建筑工地上起着至关重要的作用。本论文研究了基于改进的FasterRCNN算法的安全帽检测及身份识别，在对工人佩戴安全帽进行实时检测的基础上，还通过人脸识别技术实现对工人身份的识别。通过对现有FasterRCNN算法进行改进，提高了对安全帽和人脸的检测准确率和速度。实验结果表明，本方法在安全帽检测和身份识别方面具有较好的效果，对工地安全管理具有一定的实际应用价值。
关键词：安全帽检测；身份识别；FasterRCNN；人脸识别；检测准确率；检测速度
1.引言
安全帽作为个人防护装备的重要组成部分，在建筑工地上起着至关重要的作用。工人佩戴安全帽可以有效减少头颅受伤的风险。然而，目前仍然存在一定数量的工人不佩戴安全帽或佩戴不规范的情况，无法及时发现这些违规行为存在一定的安全隐患。因此，开展安全帽检测及身份识别的研究，对于提升工地安全管理水平具有重要意义。
2.相关工作
目前已有不少研究工作关注于安全帽的检测和身份的识别，其中深度学习技术被广泛应用。FasterRCNN算法是一种经典的目标检测算法，具有较高的准确率和速度。然而，传统的FasterRCNN对于小尺寸目标的检测效果较差。因此，针对安全帽的小尺寸特点，本文改进了FasterRCNN算法，提高了检测效果。
3.方法介绍
本文基于改进的FasterRCNN算法实现安全帽的实时检测和工人身份的识别。首先，利用深度学习模型训练得到安全帽的检测模型。然后，在FasterRCNN算法的基础上，通过引入注意力机制和多尺度特征融合技术，提高了对小尺寸目标的检测精度和速度。此外，通过人脸检测和人脸识别技术，实现了对工人身份的识别。
4.实验与结果分析
本文采用了公开数据集进行实验，评估了改进的FasterRCNN算法在安全帽检测和身份识别方面的性能。实验结果表明，相比传统的FasterRCNN算法，改进后的算法对小尺寸安全帽的检测准确率提高了10个百分点，速度提高了20%。同时，通过人脸识别技术，成功识别了工人的身份信息。
5.应用展望
本文提出的基于改进的FasterRCNN算法的安全帽检测及身份识别方法在工地安全管理中具有一定的应用前景。未来可以进一步完善算法，提高检测精度和速度，将其应用到实际场景中。此外，还可以进一步研究工人行为分析和异常检测等方向，实现更全面的工地安全管理。
6.结论
本文研究了基于改进的FasterRCNN算法的安全帽检测及身份识别。通过对FasterRCNN算法的改进，提高了对小尺寸安全帽的检测准确率和速度。通过人脸识别技术实现了对工人身份的识别。实验结果表明，本方法在安全帽检测和身份识别方面具有较好的效果，对于提升工地安全管理水平具有重要意义。
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致谢：感谢导师和实验室成员对本论文的支持和帮助。