模型训练方法和高空作业安全检测方法与流程

本申请涉及深度学习，特别涉及一种模型训练方法和高空作业安全检测方法。

背景技术：

1、在基础建设中，高空作业人员的安全保护措施尤为重要。尽管强烈要求在进行高空作业时的施工人员必需按要求佩戴安全带，但还是有高空作业人员未按要求佩戴。

2、目前，监督人员对高空作业人员的安全带佩戴情况进行人工监督，以发现为佩戴安全带的高空作业人员，从而进行督促提醒。

3、然而，虽然有人工监督，但有时候监督人员会存在有所疏忽大意，并且难以检查高空作业人员在进行高空作业时安全带的佩戴情况，从而不能及时准确地发现安全隐患，难以保障高空作业人员的人身安全。

技术实现思路

1、鉴于此，本申请提供模型训练方法和高空作业安全检测方法，可以检测高空作业人员的安全带佩戴情况，及时准确地发现安全隐患，保障高空作业人员的人身安全。

2、具体而言，包括以下的技术方案：

3、本申请实施例提供了一种模型训练方法，所述方法包括：

4、获取样本高空作业图像和yolov7-tiny改进模型，所述yolov7-tiny改进模型包括mish激活函数、ca注意力模块和siou损失函数；

5、对所述样本高空作业图像进行标注，得到标注后的样本高空作业标注图像；

6、基于所述样本高空作业图像和所述高空作业标注图像训练所述yolov7-tiny改进模型，确定map值(全类平均精度)；

7、基于map值，对所述yolov7-tiny改进模型进行参数调节，输出参数调节后的yolov7-tiny改进模型，完成训练。

8、在一些实施例中，所述yolov7-tiny改进模型是基于yolov7-tiny模型改进得到的模型，具体改进方式包括：

9、将yolov7-tiny模型中的leakeyrelu激活函数替换为mish激活函数，得到第一改进模型；

10、在所述第一改进模型中添加ca注意力模块，得到第二改进模型；

11、将所述第二改进模型中的ciou损失函数替换为siou损失函数，得到所述yolov7-tiny改进模型。

12、在一些实施例中，获取样本高空作业图像之前，该方法还包括：

13、对高空作业监控录像进行分帧处理，得到原始高空作业图像；

14、对原始高空作业图像进行标注处理，得到样本高空作业图像。

15、本申请实施例还提供一种高空作业安全检测方法，所述方法包括：

16、获取如权利要求1-3中任一项所述的模型训练方法中输出的参数调节后的yolov7-tiny改进模型；

17、将待测高空作业图像输入到所述参数调节后的yolov7-tiny改进模型中，得到高空作业检测结果，所述高空作业检测的结果包括包含预测框的高空作业图像、置信度和高空作业类别。

18、在一些实施例中，所述高空作业类别的个数为四，所述高空作业类别包括离地佩戴安全带、着地佩戴安全带、离地未佩戴安全带和着地未佩戴安全带。

19、本申请实施例提供的技术方案的有益效果至少包括：

20、本申请实施例提供了一种模型训练方法和高空作业安全检测方法，获取样本高空作业图像和yolov7-tiny改进模型，yolov7-tiny改进模型包括mish激活函数、ca注意力模块和siou损失函数；对样本高空作业图像进行标注，得到标注后的样本高空作业标注图像，为yolov7-tiny改进模型提供训练所需的样本数据；基于样本高空作业图像和高空作业标注图像训练yolov7-tiny改进模型，确定map值，以评估训练结果；基于map值，对yolov7-tiny改进模型进行参数调节，输出参数调节后的yolov7-tiny改进模型，该模型可以检测高空作业人员的安全带佩戴情况，及时准确地发现安全隐患，保障高空作业人员的人身安全。

技术特征：

1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述yolov7-tiny改进模型是基于yolov7-tiny模型改进得到的模型，具体改进方式包括：

3.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述获取样本高空作业图像之前，所述方法还包括：

4.一种高空作业安全检测方法，其特征在于，所述方法包括：

5.根据权利要求4所述的高空作业安全检测方法，其特征在于，所述高空作业类别的个数为四，所述高空作业类别包括离地佩戴安全带、着地佩戴安全带、离地未佩戴安全带和着地未佩戴安全带。

技术总结
本申请公开了一种模型训练方法和高空作业安全检测方法，属于深度学习技术领域。该方法包括：获取样本高空作业图像和YOLOv7‑tiny改进模型，YOLOv7‑tiny改进模型包括Mish激活函数、CA注意力模块和SIoU损失函数；对样本高空作业图像进行标注，得到标注后的样本高空作业标注图像，为改进模型提供训练所需的样本数据；基于样本高空作业图像和高空作业标注图像训练改进模型，确定mAP值，以评估训练结果；基于mAP值，对改进模型进行参数调节，输出参数调节后的改进模型，该模型可以检测高空作业人员的安全带佩戴情况，及时准确地发现安全隐患，保障高空作业人员的人身安全。

技术研发人员：陈建译,彭金汇,闫连山,蒲桂东
受保护的技术使用者：艾迪恩（山东）科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/21