一种基于Faster R-CNN的变电站工人安全帽检测方法及其系统

本发明公开了一种基于Faster R‑CNN的变电站工人安全帽检测方法及其系统，通过深度学习技术识别佩戴与没有佩戴安全帽的工人，实现安全报警功能。本发明通过将采集图像数据输入到RPN网络模块用于处理图像数据并生成特征候选区域矩形，通过Faster R‑CNN网络模块对图像数据进行训练，将训练后的图像数据再一次训练RPN网络，并更新RPN网络模块的参数；用RPN网络模块的输出数据微调Faster R‑CNN网络模块数据，确定Faster R‑CNN网络模块的公共参数，并更新Faster R‑CNN网络模块的参数；根据训练后的图像数据判断工人是否带上安全帽。与传统方法相比，本发明的检测效率和检测精度都有了较大提高。