一种基于新型Unet-Canny网络的安全带检测方法
彭方达
宋长明
李阳
王浩
中原工学院理学院,河南郑州450007
摘要：针对机动车行驶中驾驶员是否正确系戴安全带的检测问题,提出一种融合目标检测和语义分割的新型Unet-Canny网络的安全带检测方法.该方法需要用SSD网络定位驾驶员位置,将所采集信息输入Unet-Canny网络后对安全带图像进行分割.新型Unet-Canny网络是在Unet网络上添加Res-Canny模块后得到的.结合Canny算子和残差结构搭建的Res-Canny模块能够让网络在训练中增强对安全带边缘特征信息的提取能力,从而提高图像的分割效果.利用数据集对Unet-Canny网络的训练实验表明:新型Unet-Canny网络比FCN、PSPNet、SegNet、Unet等网络的检测效果好;使用所提出方法检测安全带的精确率比用Unet网络提升了3.4个百分点.
关键词：安全带检测深度学习SSDCannyUnetUnet-Canny
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(12171438)
论文发表日期：2022-08-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 22-30 )
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