基于Mask R-CNN的高空作业安全带检测

张卫山冯志珍、Feng Zhi-Zhen、Zhang Wei-Shan、Zheng Zong-Chao

2021计算机系统应用Computer Science被引 1

摘要

随着计算机视觉近几年的发展, 相关工作者越来越侧重人工智能算法在电力安全管控系统的实际应用. 本文针对电力检修工作人员安全带规范问题, 基于Mask R-CNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法, 实时高效率完成作业者安全带违规检测问题. 针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题, 本文提出实用于安全带检测和人体关键点信息相结合检测的Mask-Keypoints R-CNN新型高空作业安全带违规挂法的检测方法, 该算法基于人体关键点定位检测模块进行裁剪人体关键部位有用安全带数据集, 结合安全带检测模块进行判断作业人员违规情况, 算法本身具有很强的实用性和高效性, 并取得了较高的精确率.

引用本文（GB/T 7714）

张卫山冯志珍, Feng Zhi-Zhen, Zhang Wei-Shan, 等. 基于Mask R-CNN的高空作业安全带检测[J]. 计算机系统应用, 2021.

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DOI：https://doi.org/10.15888/j.cnki.csa.007812

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