【摘 要】
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随着工业自动化程度逐步提高,工厂作业中的安全问题日益凸显,其中,工厂行人的安全保障显得尤为重要。为保障行人的安全,需要对厂内行人进行快速精确的检测识别,而工厂内环境背景复杂,行人姿态变化较大,遮挡严重,多个摄像机视野重叠,采用传统的行人检测方法检测精度和效率都难以保证。近年来,深度学习技术在检测领域有着广泛应用,其具有泛化性强、检测精度高、效率高等特点。本文采用基于深度学习的方法来检测工厂内的行人
【基金项目】
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华中科技大学无锡研究院与上海电气电站设备有限公司发电机厂合作项目“转子线圈直线铜排智能制造系统研发”；
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随着工业自动化程度逐步提高,工厂作业中的安全问题日益凸显,其中,工厂行人的安全保障显得尤为重要。为保障行人的安全,需要对厂内行人进行快速精确的检测识别,而工厂内环境背景复杂,行人姿态变化较大,遮挡严重,多个摄像机视野重叠,采用传统的行人检测方法检测精度和效率都难以保证。近年来,深度学习技术在检测领域有着广泛应用,其具有泛化性强、检测精度高、效率高等特点。本文采用基于深度学习的方法来检测工厂内的行人,通过对厂内多摄像机视野重叠区域中同一行人进行匹配,实现了多角度下行人安全的判断,同时开发了一套完整的工厂行人安全监控系统,并在实际工厂进行了初步应用,结果表明,该系统具有良好的效果。主要研究内容和成果如下:1、对工厂实际环境特点进行了分析,设计了一种基于深度学习的工厂行人安全监控整体方案,对方案中所涉及的行人检测和行人重识别技术进行了分析比较,最终选择基于YOLOv3改进的行人搜索网络作为本文的行人检测、匹配方法。2、针对工厂中行人检测的难题,选择了具有检测精度和检测速度相平衡的YOLOv3算法,并在其基础上增加级联结构提高检测边界框定位精度,同时引入自适应卷积来解决目标检测中Anchor和特征不对齐的问题,提出了基于YOLOv3改进的YOLOv3-Cascade-adpt算法。自制数据集中实验结果证明,所提算法较原YOLOv3算法检测精度AP提高了5.5%,能够有效的检测出工厂内的行人。3、针对厂内多摄像机视野重叠区域同一行人匹配问题,提出了一种基于行人检测和行人重识别相结合的行人搜索方法,在YOLOv3-Cascade-adpt行人检测算法的基础上引入重识别特征。自制数据集中实验结果证明,所提方法行人检测精度AP达到93.7%,行人匹配精度达到95.4%,满足工厂行人安全监控需求。4、开发了一套工厂行人安全监控软件,该软件具有厂内监控、行人检测、行人匹配、区域绘制、危险警告等功能,成功实现了厂内行人安全监控管理功能。
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