摘要：安全帽是施工现场的作业人员重要的安全防护工具,且不同身份佩戴安全帽颜色不同。针对作业人员不佩戴安全帽、越界操作等违规行为,本文提出了一种基于改进的Faster RCNN的安全帽佩戴检测及身份识别方法。在原始的Faster RCNN的基础上,会将多个阶段得到的特征层进行融合并进行多尺度检测,同时修改网络本身所应用的候选目标框大小,使得网络模型达到最优。实验表明,佩戴红、黄、白、蓝颜色安全帽,和未佩戴安全帽工人五类目标平均检测准确率达到85.8%,且模型有一定泛化能力和鲁棒性。

关键词：安全帽检测 faster rcnn 特征融合 多尺度检测 

单位：西安科技大学通信与信息工程学院; 陕西西安710054; 不详