[發明專利]一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法

在審

• 申請號: 202110571601.8
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113361347A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 郁佳佳;左梅;何榕程
• 申請（專利權）人: 東南大學成賢學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京業騰知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 32321
• 代理人: 李靜

1.一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、利用監控系統采集施工現場拍攝的數據；

S2、對采集的數據進行標注，并將標注信息進行歸一化處理，構成測數據集，在數據集中生成訓練集和測試集；

S3、基于YOLOv4算法，并將CIoU作為邊框回歸損失函數，構成訓練模型，將數據集導入訓練模型中進行訓練和測試，損失函數公式為：

其中，α為權衡trade-off的參數，v為衡量長寬比一致性的參數，b和b^gt分別表示預測框和實際框的中心點位置，ρ表示歐式距離，c表示預測框和實際框的對角線距離。

2.根據權利要求1所述的一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于：在步驟S1中，監控系統采集流程包括：獲取當前幀；進行人體檢測，并提取特征數據，對特征數據進行檢測；判斷是否為檢測需要目標，若否則重新獲取當前幀，若是，則輸出檢測。

3.根據權利要求1所述的一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于：在步驟S2中，歸一化公式為：

其中，(weight，height)為圖片的原始寬高，(x_min，y_min)，(x_max，y_max)分別為原始樣本邊界框的左上角位置信息和右下角位置信息，(x，y)，(w，h)分別為目標歸一化后的中心點坐標和寬高。

4.根據權利要求1所述的一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于：在步驟S2中，將數據集轉換成VOC2007所兼容的數據集格式，并用LableImg標注軟件進行數據標注，標注類別包括reflecting_clothe、other_clothes、smoking、hat和person。

5.根據權利要求4所述的一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于：在darknet下的終端執行相應的python程序，生成一個訓練集和一個測試集文件，在兩個文件中將會生成訓練圖片和測試圖片的列表。

6.根據權利要求1所述的一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于：在步驟S3中，α和v的計算公式分別為：

7.根據權利要求1所述的一種基于YOLO算法的施工現場安全檢測方法，其特征在于：檢測方法還包括將訓練模型部署在嵌入式平臺Jetson Nano上。