文档介绍：电子科技
Electronic Science and Technology
ISSN 1007-7820,CN 61-1291/TN
93)
摘要：佩戴安全帽一直是保证工人施工安全的重要方式之一。现有的安全帽检测器的检测精度与速度都有待提高，
这使得这些检测器难以大规模应用于实际的生产活动中。针对这些问题，文中推出了基于 EfficientDet 的安全帽检
测器并在此基础上从特征融合的角度对其进行了改进。该模型通过使用特征补充的方式减少了特征融合过程中的
信息损失，并利用改进的特征金字塔及自适应空间融合模块提升了融合的效率，最终达到提升性能的目的。经实
验表明，文中改进的模型在安全帽佩戴数据集上的精确率达到 %，相较于未改进的模型提升了 %，且模
型大小没有明显的增加。该模型在 PASCAL VOC 2007 上的精确率达到 %，相较于未改进的模型提升了 %。
关键词：安全帽佩戴检测;特征融合;特征金字塔;目标检测;EfficientDet;空间融合;深度学****卷积神经网络
中图分类号：TP391 文献标识码：A
Helmet Wearing Detection Based on Enhanced Feature Fusion Network
CUI Zhuodong, CHEN Wei, YIN Zhong
(School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093,
China)
Abstract: Wearing safety helmet is always one of the important ways to ensure the safety of workers in production
activities. The detection accuracy and speed of the