基于Mask R-CNN的高空作业安全带检测

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随着计算机视觉技术的快速发展，其在电力安全管控系统中的应用日益受到重视。本资源提供了一种基于Mask R-CNN算法的高空作业安全带违规检测技术，旨在解决电力检修工作人员安全带使用不规范的问题。

本文详细介绍了如何利用Mask R-CNN算法进行实时、高效的安全带违规检测。针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性，本文提出了一种结合安全带检测和人体关键点信息的新型检测方法——Mask-Keypoints R-CNN。该方法通过人体关键点定位检测模块裁剪出有用的安全带数据集，并与安全带检测模块结合，以判断作业人员是否存在违规行为。

本资源提供的算法不仅具备高度的实用性，而且在检测精确率上取得了显著成果。通过本研究，可以进一步推动计算机视觉在电力安全管控领域的实际应用，为高空作业安全提供有力保障。

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