【摘 要】
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工厂环境复杂多变,存在很多危险区域,违规进入会给工人的生命健康带来严重的危害.针对传统的检测方法操作复杂、识别效果差,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的危险区域工人入侵警报系统.首先将基于SGBM算法双目测距技术融合进YOLOv5s目标检测中,增加空间距离这一触发条件,使得工人只有走近摄像头一定范围内才会触发声光报警.进一步地,在YOLOv5s中引入注意力机制,通过对比实验证明了CA模块的引入
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工厂环境复杂多变,存在很多危险区域,违规进入会给工人的生命健康带来严重的危害.针对传统的检测方法操作复杂、识别效果差,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的危险区域工人入侵警报系统.首先将基于SGBM算法双目测距技术融合进YOLOv5s目标检测中,增加空间距离这一触发条件,使得工人只有走近摄像头一定范围内才会触发声光报警.进一步地,在YOLOv5s中引入注意力机制,通过对比实验证明了CA模块的引入对模型的平均准确率mAP@0.5提升最明显为1.86%.结果显示此方法能够较为准确的识别出工人是否进入危险区域,并进行声光报警,提醒工人注意,为工厂安全管理提供了新的手段.
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