针对因矿山人员流动复杂性导致监管困难及因下井人员安全意识不强导致不能有效穿戴安保设备等问题,设计了基于SSD-MobileNet的矿工安保穿戴设备检测系统.将SSD算法的特征提取网络VGG16替换成MobileNet网络,构建了SSD-MobileNet算法模型;按照VOC2007数据集标准制作矿工安保穿戴设备的照片数据集,对SSD-MobileNet算法模型进行训练;采用SSD-MobileNet算法识别矿工8件安保穿戴设备(安全帽、防尘面具、工作服、工作靴、手电筒、自救器、定位卡、防砸背夹),根据矿工多张不同角度的照片的最高置信度结果综合判定是否穿戴了某件安保设备,并将最高置信度阈值设置为75％.测试结果表明,该系统能够实时、准确地检测出矿工安保设备的穿戴情况,且具有良好的稳定性和抗干扰性.
煤炭开采 目标检测 安保穿戴设备 SSD-MobileNet 置信度