10、安全帽检测与未知类型通信发射器特征提取分类技术解析

安全帽检测与未知类型通信发射器特征提取分类技术解析

1. 安全帽检测：基于增强YOLO方法

在目标检测领域，安全帽检测是一个重要的应用场景，特别是在建筑施工等安全要求较高的场所。基于增强YOLO方法的安全帽检测表现出了良好的性能。

• 不同预处理模式下的YOLOv3模型表现
  | 预处理方式 | mAP |
  | — | — |
  | 无 | 0.7362 |
  | 对比度调整 | 0.7605 |
  | 尺度调整 | 0.7679 |
  | 对比度 + 尺度调整 | 0.7750 |

从表格数据可以看出，通过对训练集进行不同的预处理，能够有效提升模型的平均精度均值（mAP）。其中，同时进行对比度和尺度调整的预处理方式取得了最佳的效果。

• 不同YOLO模型的适应性
  不同的YOLO模型在安全帽检测任务中的表现有所差异。YOLOv3能够很好地适应特殊的训练集和测试集，在复杂场景下也能较好地识别安全帽。而YOLOv3_tiny和YOLOv2模型的表现相对较差，最古老的YOLO模型在复杂场景中几乎无法识别安全帽。这表明随着技术的发展，模型从简单的记忆学习逐渐向初步的理解学习发展。

• YOLO模型的优势
  YOLO是一种优秀的端到端目标检测模型，其实时速度特性能够满足许多实际场景的需求。实验结果不仅可以为建筑工地的监控系统建设提供指导，还验证了简单的训练集在特殊场景下也能实现较高的准确率，降低了训练集构建的成本