文献

J-GLOBAL ID：202002223517530810   整理番号：20A2275976

センタネットに基づく安全ヘルメット着用の検出法【JST・京大機械翻訳】

A Detection Method of Safety Helmet Wearing Based on Centernet

著者 (4件)： Wang Bo (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Zhao Qinjun (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Zhang Yong (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Cheng Jin (School of Electrical Engineering, University of Jinan, Jinan, China)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1274  ページ： 1128-1137  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかの建設現場において,労働者は,しばしば,ヘルメットを着用せず,安全事故を引き起こす。安全ヘルメットを着用しない安全事故の発生を防止するために,センターネットに基づく安全ヘルメット着用の検出法を提案した。熱マップを得るための完全畳み込みネットワークへの入力画像と,熱マップのピークは目標の中心に対応する。各ピーク上の画像特徴は,目標フレームの幅と高さを予測することができる。ネットワークは訓練のために高密度教師つき学習を使用する。推論段階は,NMS後処理のない単一フォワード伝搬ネットワークである。データセットの一部として,建設サイトからのビデオキャプチャを用いた。理論解析と実験結果は,センターネットに基づく安全ヘルメット着用の検出法を使用するとき,その認識精度と比率がヘルメット着用検出の要求を満たすことを示した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *安全帽 ,  ネットワーク ,  労働者 ,  画像特性 ,  教師つき学習 ,  後処理 ,  *検出法
準シソーラス用語： 高密度 ,  認識精度 ,  着用 ,  深層学習 ,  建設現場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 安全工学 ,  ヘルメット同定 ,  深層学習

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (5件)： センタ ,  ネット ,  ヘルメット ,  着用 ,  検出法