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结合YOLO检测和语义分割的驾驶员安全带检测
Driver Seat Belt Detection Based on YOLO Detection and Semantic Segmentation

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吴天舒 1,2   张志佳 1 *   刘云鹏 2   郭婉妍 1   王子韬 1  
文摘 为了通过交通监控自动检测驾驶员是否佩戴安全带,提出一种结合目标检测与语义分割的驾驶员安全带检测算法.首先通过设计轻量化目标检测算法完成驾驶员区域快速定位;然后利用经过剪枝加速的语义分割模型对驾驶员区域进行分割,得出安全带连通域;最后通过判断安全带连通域面积检测驾驶员是否佩戴安全带.在驾驶员区域定位和安全带检测2个数据集上进行训练和测试,实验结果表明,驾驶员区域定位算法在精准度为99.96%时速度为73帧/s,安全带检测算法在准确率为94.87%时速度为305帧/s;该算法在兼顾速度的同时具有较好的精准度.
其他语种文摘 In order to detect whether a driver wears a seat belt automatically through traffic monitor, a driver's seat belt detection algorithm based on object detection and semantic segmentation was proposed. Firstly, a lightweight target detection algorithm was designed to locate the driver's area quickly. Then, the driver's area was segmented by the semantic segmentation model accelerated with pruning, and the connected area of the seat belt was obtained. Finally, the area of the connected area of the seat belt was judged to detect whether the driver worn the seat belt. The speed of the algorithm is 305 frames/s when the accuracy is 94.87%. The experimental results show that the algorithm has good accuracy while taking into account the speed.
来源 计算机辅助设计与图形学学报 ,2019,31(1):126-131 【核心库】
DOI 10.3724/sp.j.1089.2019.17244
关键词 安全带检测 ; 语义分割 ; 交通视频监控 ; 深度学习
地址

1. 沈阳工业大学软件学院, 沈阳, 110870  

2. 中国科学院沈阳自动化研究所光电信息技术研究室, 沈阳, 110016

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1003-9775
学科 自动化技术、计算机技术
基金 国家自然科学基金 ;  装发部共用技术课题项目
文献收藏号 CSCD:6410612

参考文献 共 13 共1页

1.  吴法. 图像处理与机器学习在未系安全带驾车检测中的应用,2013 被引 1    
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引证文献 6

1 向伟 深度卷积神经网络在辐射环境下核废料检测中的应用 强激光与粒子束,2019,31(11):116001
被引 0 次

2 袁哲明 基于深度学习的轻量化田间昆虫识别及分类模型 吉林大学学报. 工学版,2021,51(3):1131-1139
被引 5

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