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基于YOLOv3的爆破现场安全帽佩戴检测算法研究
基于YOLOv3的爆破现场安全帽佩戴检测算法研究
摘要：随着社会的不断发展，爆破工程在建筑、矿山等行业中发挥着重要作用。而现场安全是保障爆破工程安全的重要环节之一。本文基于YOLOv3算法，针对爆破现场中的安全帽佩戴问题进行研究。通过搭建合适的数据集，提取并标注现场安全帽佩戴的图片，训练并优化YOLOv3模型，实现对爆破现场的实时安全帽佩戴检测。
1.引言
随着现代工业的高速发展，爆破工程在建筑、采矿等领域中得到了广泛应用。然而，爆破工程的实施过程中存在一定风险，安全帽的佩戴是确保现场工作人员安全的重要措施之一。因此，开发一种能够实时检测现场安全帽佩戴情况的算法对于提高爆破工程的安全性具有重要意义。
2.相关工作
在现有的安全帽佩戴检测算法中，YOLOv3算法以其高效、准确的目标检测能力而受到广泛关注。因此，本文选择基于YOLOv3算法进行研究。
3.数据集构建
本研究通过收集爆破现场的图片素材，并对图片中佩戴安全帽的区域进行标注。同时，还考虑到光照变化、遮挡等因素，获取更加全面、真实的数据集。
4.算法设计
在算法设计中，本文采用YOLOv3算法作为基础模型。通过对模型进行多次优化，提高了对安全帽佩戴目标的检测准确率，并通过调整参数，进一步提高模型的检测速度和实时性。
5.实验结果与分析
通过使用自构建的数据集进行训练和测试，本文对算法的性能进行了评估。实验结果表明，基于YOLOv3的爆破现场安全帽佩戴检测算法具有优秀的检测准确率和实时性能。同时，还对算法在不同场景下的适应性进行了分析。
6.算法应用
本研究的算法可以广泛应用于爆破现场安全管理系统中，通过摄像头实时监测现场工作人员的安全帽佩戴情况，提醒和预警员工以确保工作安全。
7.结论
本文基于YOLOv3算法，研究了爆破现场安全帽佩戴检测算法。通过构建合适的数据集，并对算法进行优化和调整，实现了对爆破现场的实时安全帽佩戴检测。实验结果表明，本文提出的算法具有较高的检测准确率和实时性能，可应用于爆破现场的安全管理系统中。
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