【技术实现步骤摘要】
一种基于改进SSD模型的目标检测方法
本专利技术涉及图像检测领域，尤其是涉及一种基于改进SSD模型的目标检测方法。
技术介绍
安全帽佩戴能够减轻因坠落物对施工人员头部造成的损害，保护施工人员的人身安全，佩戴安全帽是安全施工的重要一环。由于监控拍摄距离限制，工人的头部在画面中尺度普遍偏小，这种小目标为安全帽检测带来很大工作难度，改善安全帽检测准度的关键是如何对争抢目标检测算法对小目标检测的准度。现有技术中，大部分基于SSD的安全帽检测方法多为对参数微调，难以解决SSD对小目标检测能力弱的缺陷。中国专利CN202010082338.1公开了一种电力员工安全帽佩戴自动识别方法，该方法将行人检测模型得到的行人上半身图像输入SSD模型中，该方法通过二阶段的方法提取特征，相较于端到端的方法检测速度低下，且并未能实质提升SSD对小尺度安全帽目标检测的能力。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于改进SSD模型的目标检测方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
【技术保护点】
1.一种基于改进SSD模型的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：建立图像集，并对图像集中的图像进行预处理；/nS2：构建改进SSD模型，所述的改进SSD模型在标准SSD模型上加入分支网络模块，所述的分支网络模块对标准SSD模型的Fc7层、Conv8_2层和Conv9_2层的特征图进行特征融合处理；/nS3：将图像集输入改进SSD模型，对改进SSD模型进行训练，获取训练好的改进SSD模型；/nS4：将待检测图像输入到训练好的改进SSD模型，输出图像的目标检测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于改进SSD模型的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立图像集，并对图像集中的图像进行预处理；
S2：构建改进SSD模型，所述的改进SSD模型在标准SSD模型上加入分支网络模块，所述的分支网络模块对标准SSD模型的Fc7层、Conv8_2层和Conv9_2层的特征图进行特征融合处理；
S3：将图像集输入改进SSD模型，对改进SSD模型进行训练，获取训练好的改进SSD模型；
S4：将待检测图像输入到训练好的改进SSD模型，输出图像的目标检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进SSD模型的目标检测方法，其特征在于，所述的改进SSD模型VGG-16、extras层、分支网络模块和检测头，所述的VGG16全连接层中的Fc6层和Fc7层分别替换为3x3卷积层和1x1卷积层，所述的extras层包括Conv8_2层、Conv9_2层、Conv10_2层和Conv11_2层，
所述的Fc7层、Conv10_2层和Conv11_2层的特征图送入检测头，所述的分支网络模块对Fc7层、Conv8_2层、Conv9_2层的特征图进行处理，将处理后的特征图送入检测头。
3.根据权利要求2所述的一种基于改进SSD模型的目标检测方法，其特征在于，所述的分支网络模块包括三个1x1卷积滤波器、三个3x3卷积滤波器、第一上采样层和第二上采样层，
所述的1x1卷积滤波器对Conv9_2层的特征图进行平滑获取特征图P1，并将特征图P1送入第一上采样层进行上采样，所述的1x1卷积滤波器对Conv8_2层的特征图进行平滑，平滑后的Conv8_2层的特征图与第一上采样层的输出进行融合获取特征图P2，并将特征图P2送入第二上采样层进行上采样，所述的1x1卷积滤波器对Fc7层的特征图进行平滑，平滑后的Fc7层特征图与第二上采样层的输出进行融合获取特征图P3，
所述的特征图P1、特征图P2和特征图P3分别通过3x3卷积滤波器平滑后送入检测器。
4.根据权利要求3所述的一种基于改进SSD模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩清鹏，李明山，王道累，朱瑞，袁斌霞，李超，张天宇，孙嘉珺，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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