董军, 赵明, 刘继丹, 刘晓艳, 姜东民, 董雨铮
由于钢厂现场环境的复杂,安全事故经常发生。传统的目标检测算法很难适应工业环境光照多变、烟雾较多等因素,从而需要寻求一种能从复杂环境中有效提取特征、实时检测的方法。基于炼钢领域的特点,
提出了基于改进多分类单杆检测器(single shot multibox detector,简称 SSD)算法的人员安全检测技术。该模型是在深度学习SSD检测算法的基础上加入了嵌套网络,同时对训练样本加入强光、暗光、模糊噪声、椒盐噪声来增加样本属性,最后使用池化技术代替采样对数据进行处理。结果表明,所提方法在复杂环境中有很强的鲁棒性,在不同光照、烟雾较多的情况下,有很高的准确率。