化工園區(qū)場景下安全帽佩戴狀態(tài)檢測算法研究

摘要： 針對現(xiàn)有基于深度學習的安全帽佩戴狀態(tài)檢測算法在化工園區(qū)復雜場景下小目標檢測效果差等問題，提出了一種基于YOLOv5s改進的安全帽佩戴狀態(tài)檢測算法SEE-YOLOv5s。通過增加小目標檢測頭，以更好地捕捉和定位小目標，從而提高模型對復雜場景小目標的識別和檢測能力；將YOLOv5s所有的C3模塊融合輕量ECA(efficient channel attention)注意力機制，有效...