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不可少的安全措施。因此,如何準(zhǔn)確、快速地識(shí)別工人是否佩戴安全帽,成為了一個(gè)備受關(guān)注的問題。不高。而基于多特征的融合方法,則可以克服單一特征識(shí)別方法的缺點(diǎn),提高識(shí)別準(zhǔn)確率。CNN對(duì)經(jīng)過保存,在后續(xù)的處理中使用。圖1為CNN訓(xùn)練過程示意圖。HSVKH、S、V三個(gè)分量進(jìn)行聚XY,形狀特征為Z,則最終得分為:其中,w1、w2、w3分別為特征向量、顏色特征、形狀特征的權(quán)重,400200張圖片為佩戴安全帽的工人,200張圖片為未佩戴安全帽的工人。實(shí)驗(yàn)設(shè)備為Intel(R)Core(TM)i7-8700KCPU@3.70GHz,16GB內(nèi)存,GTX1080Ti11G顯卡。PythonKerasCNN模型,采用sklearn框架實(shí)現(xiàn)K均值聚類和霍夫變換算法。實(shí)驗(yàn)步驟為:先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,并使用CNN對(duì)人臉進(jìn)行識(shí)別,提取特征向量;然后,對(duì)安全帽圖像進(jìn)行顏色特征提取和形狀特征提取;最后,對(duì)特征向量、顏色特征、形狀特征進(jìn)行融合,得到最終的識(shí)別結(jié)2為識(shí)別結(jié)果示意圖,其中綠色表示佩戴安全帽,紅色表示
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