一种基于改进YOLOv8网络模型的安全帽佩戴检测算法
王东升
聂建军
中原工学院 智能机电工程学院,河南 郑州 450007
摘要：为了实现对特定场所人员佩戴安全帽行为的自动检测,提出了一种基于改进YOLOv8网络模型的检测算法.采用FasterNet思想改进YOLOv8网络模型的C2f结构,减少了初始模型的参数量和运算量;在检测头位置添加EMA机制模块,提升了模型的特征检测性能;引入SAConv模块和ASFF算法改造检测头结构,对不同尺度的特征信息进行自适应融合,提升了初始模型的特征提取能力.消融实验和对比实验证明,所提出算法的检测精度更高,检测速度更快,能够满足实际生产对安全帽佩戴检测的需求.
关键词：检测算法YOLOv8安全帽佩戴检测FasterNet注意力机制
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-10-25
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：8( 1-8 )
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