基于改進(jìn)ED-YOLOv5s的礦井安全帽佩戴檢測(cè)算法

打開(kāi)文本圖片集

摘要：煤礦井下工作中安全帽佩戴是事關(guān)工人生命安全的一大關(guān)鍵要素。基于視頻圖像進(jìn)行分析的技術(shù)雖可以較好地檢測(cè)工人安全帽佩戴情況從而將事故帶來(lái)的損害最小化，但是在礦井下的圖像收集過(guò)程中往往存在各種各樣的現(xiàn)實(shí)因素，例如環(huán)境復(fù)雜、存在多個(gè)目標(biāo)等，給技術(shù)人員造成很大的干擾。針對(duì)以上問(wèn)題，文章通過(guò)引進(jìn)EMA注意力機(jī)制與DIoU損失函數(shù)，提出了一種改進(jìn)的ED-YOLOv5s模型。（剩余7469字）