【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安全帽佩戴检测，具体为一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法。
技术介绍
1、yolov5是一种目标检测算法，而安全帽检测是其中的一个应用场景。如果你想对yolov5算法进行改进以实现更好的安全帽检测，可以考虑使用多重eca（efficientchannel attention）注意力模块来增强算法的性能，eca注意力模块是一种轻量级的注意力机制，能够帮助模型更好地捕捉特征之间的空间依赖关系，从而提高模型的感知能力和准确性。
2、传统的安全帽检测方法通常基于图像处理技术，颜色分割、形状匹配，这些方法依赖于手工设计的特征提取算法和规则，对于光照变化、遮挡等复杂场景的适应性较差，容易受到噪声和干扰的影响，检测准确率有限。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，解决了光照变化、遮挡等复杂场景的适应性较差，容易受到噪声和干扰的影响，检测准确率有限的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，包括以下步骤：
3、步骤一、在原有yolov5架构模型中，引入多重（eca）注意力模块；
4、步骤二、所述多重eca注意力模块分布在yolov5模型的多个层级，包括但不限于卷积层、池化层或全连接层；
5、步骤三、建立独立的数据集，数据集包含大量标注了人员和安全帽的
6、优选的，所述步骤一中，进行优化处理通过梯度反向传播方法，对eca模块中的参数进行学习和优化，在测试或使用时，eca模块可以自动调节每个通道的权重，使模型可以更为精确和鲁棒地检测出安全帽。
7、优选的，所述步骤二中，yolov5架构模型中，可以在多个层级为卷积层、池化层或全连接层，引入eca模块。
8、优选的，所述步骤三中，采用多源数据集，该数据集不仅包含不同光照条件、不同角度和不同背景环境下的人员和安全帽图像或视频样本，而且涵盖各种安全帽的品种，包括但不限于全头罩类型、戴面罩类型、帽般式等不同形状和颜色的安全帽，从而增强模型的广泛适应性和检测准确性。
9、优选的，所述步骤三中，通过对数据集进行丰富的数据增强操作，包括但不限于旋转、翻转、缩放、亮度调整、添加噪声、模糊处理等操作，以模拟各种真实环境中可能出现的复杂情况，进一步提高模型对于复杂场景的泛化性和鲁棒性。
10、优选的，所述步骤一中，引入多重eca注意力模块，以更好地关注图像中与安全帽相关的特征，可以实时并准确地检测出图像或视频中的多个目标，尤其是安全帽。
11、优选的，所述步骤一中，该模型为工地安全管理提供自动化的监测和预警手段，从而减少事故发生的风险，保护工人的生命安全。
12、优选的，所述步骤三中，模型具备存储和回溯功能，可用于对过去的监测记录进行查询和分析，还可以在多种监控场景中进行实时、高效也高准确率的安全帽检测，包括工地现场、工厂生产线、仓库高危风险区域，可以有效地提供实时警报，以预防可能发生的安全事故。
13、优选的，所述步骤三中，模型还可应用于其他需要目标检测的场景，包括但不限于交通监控、物体计数、人脸识别。
14、优选的，所述步骤一中，通过结合eca注意力模块和原有的yolov5架构，能有效减少错误检测和漏检的情况，尤其在复杂和干扰严重的环境中。
15、本专利技术提供了一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法。具备以下有益效果：
16、本专利技术通过模型训练和优化为了训练和优化改进的安全帽检测模型，研究者可能会使用一个特定的数据集进行训练，这个数据集包含了大量的图像或视频样本，其中标注了人员和安全帽的位置和类别信息，通过使用这个数据集，研究者可以对改进的模型进行训练和优化，以提高安全帽检测的性能。
17、本专利技术通过性能评估和验证：该专利技术还包括对改进的安全帽检测模型进行性能评估和验证。研究者可能会使用一些评价指标，准确率、召回率、精确度等，来评估模型的性能，同时，他们还与其他安全帽检测方法进行比较，以验证改进模型的有效性和优越性。
18、本专利技术通过基于多重eca注意力模块的yolov5改进安全帽检测模型的主要内容是将多重eca注意力模块应用于yolov5算法中，以提高安全帽检测的性能和准确性。这项专利技术通过引入注意力机制，增强模型对安全帽相关特征的关注，从而提高了安全帽检测的效果。
19、实施方式
20、下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
21、实施例一：
22、本专利技术实施例提供一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，包括以下步骤：
23、步骤一、在原有yolov5架构模型中，引入多重（eca）注意力模块；
24、步骤二、多重eca注意力模块分布在yolov5模型的多个层级，包括但不限于卷积层、池化层或全连接层；
25、步骤三、建立独立的数据集，数据集包含大量标注了人员和安全帽的位置和类别信息的图像或视频样本.
26、该基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，注重数据集的多样性。这不仅意味着从多种光照条件、角度和背景中获取图像或视频样本，还考虑到各种安全帽的款式，如全头罩、半头罩及无面罩类型。此外，该数据集还尽可能涵盖了各种工作环境如雨天、雾霾天气、夜晚工作场景，从而确保模型在各种情况下都能保持良好的性能。
27、步骤一中，进行优化处理通过梯度反向传播方法，对eca模块中的参数进行学习和优化，在测试或使用时，eca模块可以自动调节每个通道的权重，使模型可以更为精确和鲁棒地检测出安全帽。
28、步骤二中，yolov5架构模型中，可以在多个层级为卷积层、池化层或全连接层，引入eca模块。
29、这些eca模块可以使模型更具有针对性地关注到安全帽等特定目标的重要特征，例如色彩、形状、纹理等。此外，eca模块还可以使模型具有更好的抗干扰能力，例如在背景噪声较大或光照条件不佳等情况下，也能够较为准确地检测出安全帽。
30、步骤三中，采用多源数据集，该数据集不仅包含不同光照条件、不同角度和不同背景环境下的人员和安全帽图像或视频样本，而且涵盖各种安全帽的品种，包括但不限于全头罩类型、戴面罩类型、帽般式等不同形状和颜色的安全帽，从而增强模型的广泛适应性和检测准确性。
31、步骤三中，通过对数据集进行丰富的数据增强操作，包括但不限于旋转、翻转、缩放、亮度调整、添加噪声、模糊处理等操作，以模拟各种真本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤一中，进行优化处理通过梯度反向传播方法，对ECA模块中的参数进行学习和优化，在测试或使用时，ECA模块可以自动调节每个通道的权重，使模型可以更为精确和鲁棒地检测出安全帽。
3.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤二中，YOLOV5架构模型中，可以在多个层级为卷积层、池化层或全连接层，引入ECA模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤三中，采用多源数据集，该数据集不仅包含不同光照条件、不同角度和不同背景环境下的人员和安全帽图像或视频样本，而且涵盖各种安全帽的品种，包括但不限于全头罩类型、戴面罩类型、帽般式等不同形状和颜色的安全帽，从而增强模型的广泛适应性和检测准确性。
5.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力
6.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤一中，引入多重ECA注意力模块，以更好地关注图像中与安全帽相关的特征，可以实时并准确地检测出图像或视频中的多个目标，尤其是安全帽。
7.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤一中，该模型为工地安全管理提供自动化的监测和预警手段，从而减少事故发生的风险，保护工人的生命安全。
8.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤三中，模型具备存储和回溯功能，可用于对过去的监测记录进行查询和分析，还可以在多种监控场景中进行实时、高效也高准确率的安全帽检测，包括工地现场、工厂生产线、仓库高危风险区域，可以有效地提供实时警报，以预防可能发生的安全事故。
9.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤三中，模型还可应用于其他需要目标检测的场景，包括但不限于交通监控、物体计数、人脸识别。
10.根据权利要求1所述的一种基于多重ECA注意力模块的YOLOV5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤一中，通过结合ECA注意力模块和原有的YOLOV5架构，能有效减少错误检测和漏检的情况，尤其在复杂和干扰严重的环境中。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤一中，进行优化处理通过梯度反向传播方法，对eca模块中的参数进行学习和优化，在测试或使用时，eca模块可以自动调节每个通道的权重，使模型可以更为精确和鲁棒地检测出安全帽。
3.根据权利要求1所述的一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤二中，yolov5架构模型中，可以在多个层级为卷积层、池化层或全连接层，引入eca模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤三中，采用多源数据集，该数据集不仅包含不同光照条件、不同角度和不同背景环境下的人员和安全帽图像或视频样本，而且涵盖各种安全帽的品种，包括但不限于全头罩类型、戴面罩类型、帽般式等不同形状和颜色的安全帽，从而增强模型的广泛适应性和检测准确性。
5.根据权利要求1所述的一种基于多重eca注意力模块的yolov5安全帽改进方法，其特征在于，所述步骤三中，通过对数据集进行丰富的数据增强操作，包括但不限于旋转、翻转、缩放、亮度调整、添加噪声、模糊处理等操作，以模拟各种真实环境中可能出现的复杂情况，进一步提高模型对于复杂场景的泛化性和鲁棒性...
【专利技术属性】
技术研发人员：王萌，石惠文，彭飞，贾志涛，魏静姿，毕胜，
申请(专利权)人：唐山工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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