【摘 要】
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针对当前施工现场人工监管作业人员安全帽佩戴费时费力且实时性较差等系列问题，提出了一种改进YOLOv7-tiny的安全帽实时检测算法。首先，引入EPSANet Block金字塔拆分注意力模块，捕捉细节信息，使模型更加聚焦训练安全帽相关目标特征。其次，设计参数量更少的Tiny-BiFPN结构作为原模型特征融合模块中的特征金字塔结构，增强模型多尺度特征融合，改善网络对于安全帽检测的漏检率。最后，采用更为
【基金项目】
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江西省教育厅科技计划项目（GJJ190450）;江西省教育厅科技项目（GJJ180484）；
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针对当前施工现场人工监管作业人员安全帽佩戴费时费力且实时性较差等系列问题，提出了一种改进YOLOv7-tiny的安全帽实时检测算法。首先，引入EPSANet Block金字塔拆分注意力模块，捕捉细节信息，使模型更加聚焦训练安全帽相关目标特征。其次，设计参数量更少的Tiny-BiFPN结构作为原模型特征融合模块中的特征金字塔结构，增强模型多尺度特征融合，改善网络对于安全帽检测的漏检率。最后，采用更为先进的定位损失函数SIoU Loss计算损失，添加所需回归的向量角度，提高模型训练过程中预测框的收敛速度及效率。此外，创建了一个多元化环境下的安全帽数据集，在此数据集上实验表明，改进后检测算法对于原YOLOv7-tiny的mAP值提高了2.89%，检测速度提高了4.8frame/s，实现了更加实时准确的安全帽检测需求。
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