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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种工厂安全穿戴的检测方法，包括：收集工厂作业人员穿戴防护设备的数据集，将获得的数据集进行预处理；在YOLOv8模型中引入跨空间学习的高效多尺度注意力机制；使用改进后的FAC2fMS模块，将Backbone网络中的C2f模块替换为FAC2fMS模块；设计DG‑head检测头，平衡检测的准确性与复杂度；使用损失函数slideloss；将预处理后的图像基于改进的模型进行目标检测模型训练，并结合迁移学习提高模型训练效果；最后使用Gradio部署模型的用户界面以创建一个交互式界面，在该界面将待检测图像选好后可提交进行检测，在可视化界面获得检测结果。本发明提高了检测效率和识别精度，且提供了一个可视化界面，具有良好的应用前景。
主权项：1.一种工厂安全穿戴的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集工厂作业人员穿戴防护设备图像的数据集及行人图像；步骤2：对工厂作业人员穿戴防护设备图像划分为训练集图像、验证集图像和测试集图像；步骤3：建立改进YOLOv8的工厂安全穿戴检测模型：在YOLOv8模型中引入跨空间学习的高效多尺度注意力模块EMA，设计FAC2fMS模块，将Backbone网络中的C2f模块替换为FAC2fMS模块；设计DG-head检测头，使用损失函数slideloss，自适应地学习正样本阈值参数和负样本阈值参数μ；步骤4：结合迁移学习，使用训练集图像，对步骤3所述改进YOLOv8的工厂安全穿戴检测模型进行训练；步骤5：使用Gradio制作本模型的检测可视化界面；步骤6：使用制作成功的可视化界面，对工程现场人员穿戴防护设备的图像进行检测，获得检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种工厂安全穿戴的检测方法及系统
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