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文档简介

不可少的安全措施。因此，如何准确、快速地识别工人是否佩戴安全帽，成为了一个备受关注的问题。不高。而基于多特征的融合方法，则可以克服单一特征识别方法的缺点，提高识别准确率。CNN对经过保存，在后续的处理中使用。图1为CNN训练过程示意图。HSVKH、S、V三个分量进行聚XY，形状特征为Z，则最终得分为：其中，w1、w2、w3分别为特征向量、颜色特征、形状特征的权重，400200张图片为佩戴安全帽的工人，200张图片为未佩戴安全帽的工人。实验设备为Intel(R)Core(TM)i7-8700KCPU@3.70GHz，16GB内存，GTX1080Ti11G显卡。PythonKerasCNN模型，采用sklearn框架实现K均值聚类和霍夫变换算法。实验步骤为：先对数据集进行预处理，并使用CNN对人脸进行识别，提取特征向量；然后，对安全帽图像进行颜色特征提取和形状特征提取；最后，对特征向量、颜色特征、形状特征进行融合，得到最终的识别结2为识别结果示意图，其中绿色表示佩戴安全帽，红色表示

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