【摘 要】
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安全帽佩戴检测与描述是施工图像理解中涉及施工安全的重要内容.本文提出了一种基于改进YOLOv3算法,使用规则和模板相结合的安全帽佩戴图像描述生成方法.首先采集并制作数据集,利用图像增强扩充数据样本;然后以原始YOLOv3为基础,改进多尺度预测结构和初始锚框参数,使用K-means算法进行目标框维度聚类;最后在自制的数据集上进行训练与检测,并根据预定义的规则结合语句模板生成描述语句.实验表明该方法在
【机 构】
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常州大学 信息科学与工程学院,江苏 常州,213164
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安全帽佩戴检测与描述是施工图像理解中涉及施工安全的重要内容.本文提出了一种基于改进YOLOv3算法,使用规则和模板相结合的安全帽佩戴图像描述生成方法.首先采集并制作数据集,利用图像增强扩充数据样本;然后以原始YOLOv3为基础,改进多尺度预测结构和初始锚框参数,使用K-means算法进行目标框维度聚类;最后在自制的数据集上进行训练与检测,并根据预定义的规则结合语句模板生成描述语句.实验表明该方法在图像描述评价指标上的得分略有提升,同时经人工测评可知,该方法生成的语句在描述佩戴安全帽的人数方面较为准确
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