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针对安全帽佩戴检测时易受复杂背景干扰,解决YOLOv4网络检测速度慢、内存消耗大、计算复杂度高、对硬件性能要求较高等问题,引入改进YOLOv4算法优化安全帽佩戴检测方法。引入MobileNet网络轻量化YOLOv4、跨越模块特征融合,实现高层语义特征和低层语义特征有效融合。针对图像中小目标分辨率低,信息特征少,多尺度并存,导致在连续卷积过程中易丢失特征信息等问题,采用改进特征金字塔FPN和注意力机制等颈部优化策略聚焦目标信息,弱化安全帽检测时背景信息的干扰。仿真结果表明,基于改进的YOLOv4颈部优化网络安全帽佩戴检测算法在CPU平台下的检测速度为34.28 FPS,是基础YOLOv4网络的16倍,检测精度提升了4.21%,检测速度与检测精度达到平衡。 相似文献
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