10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2022.01.007
基于边云协同架构的施工现场安全帽监控平台
随着国内基础建设的大力发展,保证施工现场的安全成为了全社会关注的热点.为了提高施工现场监管智能化程度,建立了基于边云协同架构的施工现场安全帽检测系统,基于目标检测技术与深度学习技术,提出了一种改进Yolo V3的安全帽检测方案.针对Yolo V3算法对特定目标识别程度低,使用K-means算法得到了符合安全帽检测的先检框尺寸,并对Yolo V3的损失函数进行了改进.将改进好的模型在云端高性能GPU服务器进行训练,训练好的模型部署在边缘设备中,并配合云端ESC设备实现远程施工现场安全监控.
边云协同;目标检测;深度学习
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国家重点研发计划2018YFC0309700
2022-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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