一種基于特征融合的安全帽佩戴識(shí)別方法_第1頁
一種基于特征融合的安全帽佩戴識(shí)別方法_第2頁
一種基于特征融合的安全帽佩戴識(shí)別方法_第3頁
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不可少的安全措施。因此，如何準(zhǔn)確、快速地識(shí)別工人是否佩戴安全帽，成為了一個(gè)備受關(guān)注的問題。不高。而基于多特征的融合方法，則可以克服單一特征識(shí)別方法的缺點(diǎn)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。CNN對(duì)經(jīng)過保存，在后續(xù)的處理中使用。圖1為CNN訓(xùn)練過程示意圖。HSVKH、S、V三個(gè)分量進(jìn)行聚XY，形狀特征為Z，則最終得分為：其中，w1、w2、w3分別為特征向量、顏色特征、形狀特征的權(quán)重，400200張圖片為佩戴安全帽的工人，200張圖片為未佩戴安全帽的工人。實(shí)驗(yàn)設(shè)備為Intel(R)Core(TM)i7-8700KCPU@3.70GHz，16GB內(nèi)存，GTX1080Ti11G顯卡。PythonKerasCNN模型，采用sklearn框架實(shí)現(xiàn)K均值聚類和霍夫變換算法。實(shí)驗(yàn)步驟為：先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并使用CNN對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別，提取特征向量；然后，對(duì)安全帽圖像進(jìn)行顏色特征提取和形狀特征提?。蛔詈?，對(duì)特征向量、顏色特征、形狀特征進(jìn)行融合，得到最終的識(shí)別結(jié)2為識(shí)別結(jié)果示意圖，其中綠色表示佩戴安全帽，紅色表示

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