【摘要】：在企業(yè)的開采和生產過程的施工區(qū)域,常有施工人員的不安全行為造成的事故出現(xiàn)。事故一旦發(fā)生,給施工人員和企業(yè)的正常生產帶來的影響是災難性的。因此,為了預防施工區(qū)工作人員的不安全行為導致的安全事故的發(fā)生,進行施工區(qū)工作人員不安全行為的實時檢測與識別的研究具有重要的意義。本文針對工作人員不正確佩戴安全帽和在施工現(xiàn)場進行吸煙這兩種不安全行為的檢測與識別進行了深入研究。考慮到深度學習算法相比于傳統(tǒng)模式識別上擁有巨大的優(yōu)勢,本文使用了深度學習的方法進行相關研究工作。研究進行了如下工作:1)對通用的DSOD深度學習檢測器進行了改進,使得其適用于本文不安全行為的檢測。由于通用DSOD目標檢測器通常是對多個不同的類別進行檢測。同時,這些被檢測類別之間差異性較大,并且是互斥的。而本文的不安全行為檢測的檢測對象可能僅有一個,但是該被檢測對象卻可能同時存在多種不安全行為。即,本文的被檢測類別之間實際上是不互斥的,并不是只存在一種類別。因此,本文將DSOD擴展到了多標簽檢測上。為完成該需求,本文替換掉了最后的softmax層,使用sigmod為最后一層的激活函數(shù),將原分類任務轉換為了多個二分類任務,從而使得檢測器可以適應本文的檢測任務。2)針對不安全行為的非互斥性,本文設計了適用于不安全行為檢測的損失函數(shù)。為進一步提升性能,本文又在該損失函數(shù)中引入了Focal損失。3)針對DSOD的網(wǎng)絡結構,本文利用SE模塊對其進行了進一步改良。為了獲得更好的檢測效果,本文將SENet中的SE模板嵌入到了DSOD的Dense模塊中,并對分類和邊界框回歸進行了網(wǎng)絡結構的分離,減小了2種任務的差異性帶來的影響。4)針對模型可能存在的檢測速度不足的問題,本文給出了一種對檢測模型進行基于通道分離的壓縮方案。通過在自建不安全行為數(shù)據(jù)集上的實驗,驗證了本文設計的不安全行為檢測器的可行性以及模型改進方法的有效性。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：X91;TP18;TN948.6
【圖文】：

圖 2.1 感知機結構組成.1 所示感知機以 , , 作為輸入變量，然后對所有輸入變量得到一個值，該值與一個閾值做對比，當該值大于前面閾值 1，當該值小于等于前面閾值時，輸出 output 為 0。為了直觀用式子 2.1 表示計算過程: = { ( = ) 的是感知機的第 i 個輸入變量， i表示感知機中對應第 i 個reshold 表示閾值，output 表示輸出。實際上，式子 2.1 中的閾值示為權重 threshold 與輸入 1 的乘積，再將其移入左邊，進而可以用權重與輸入的乘積表示。為了簡化神經(jīng)元的表示形式 = ， = π ， ( )表示階躍函數(shù)，

機的輸入依然發(fā)生微小的變化，但是感知機的輸出卻從 0 跳變到 1，或變到 0，即感知機的輸出的突變。這樣導致的分類效果也是很糟糕的。寫數(shù)字辨識為例，由于每個人手寫的數(shù)字形態(tài)各不相同，即便是同一個同一個數(shù)字也會有一些差別。當我們把同一個數(shù)字的不同手寫體送人感辨識時，由于感知機的輸出對這種微小變化發(fā)生了突變，從而直接將這個數(shù)字的手寫體分類成了兩個個不同的數(shù)字，導致分類錯誤。可見，原始的感知機的能力十分有限，對簡單任務還能正確處理，但是題就不行了。這也說明，原始的感知機的表示能力是不足的，并不能很事物的本質特征。為了解決感知機這種輸出的局限性，于是，sigmod 神經(jīng)元就應運而生。元僅僅是在感知機的基礎上作了一點小小的改動。盡管如此，sigmod 神大改善了神經(jīng)元的性質。圖 2.2 直觀地展示了 sigmod 神經(jīng)元的輸出與系。

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本文編號：2722170