安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质

专利申请号：CN202210701256.X

公 开 号：CN115035472A

发 明 人：谢学斌 赵伟 张欢 李少乾 孙康帅 黄颖玲 杨云鹏 

代 理 人：颜勇

代理机构：长沙市融智专利事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20220909

公 开 日：20220621

专利主分类号：G06V20/52

关 键 词：安全帽 佩戴 标签标记 标签分类 特征提取 测试集 训练集 标签类别 存储介质 点积运算 分数矩阵 模型框架 模型训练 输出预测 特征向量 智能识别 网络 构建 图片 概率 

摘      要：本发明公开了一种安全帽佩戴识别模型训练方法、识别方法及存储介质，其中训练方法包括获取工业场所图片集；对工业场所图片集进行标签标记，其中标签类别包括安全帽和工作人员；将标签标记处理后的工业场所图片集划分为训练集和测试集；构建安全帽佩戴识别模型框架，包括基于CNN的特征提取网络、基于GCN的标签分类器建立网络，特征提取网络得到的特征向量与标签分类器作点积运算输出预测分数矩阵；基于训练集和测试集对安全帽佩戴识别模型进行训练，得到最终的安全帽佩戴识别模型。本方案能够正确、高效的识别工业场所工作人员佩戴安全帽的情况，为减少工业场所工作人员因未佩戴安全帽造成风险事故的概率提供了一种可靠智能识别方法。