一种基于深度学习的安全穿戴实时检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的安全穿戴实时检测方法，该方法包括：提出一种改进的目标检测算法，能够识别并定位图像中的人体、安全帽和工作服，确保在各种工业场景中对穿戴物的检测准确性；提取表征包围盒位置关系的特征矩阵，并利用匹配机制对目标进行配对，进一步处理匹配后的包围盒，得到新的特征矩阵；采用随机森林分类算法，分别建立安全帽特征分类器和工作服特征分类器，将特征矩阵输入至分类器中进行穿戴规范检测，分类结果用于判断当前穿戴是否规范；该方法能够提高检测精度与实时性，适应复杂的工业生产环境，显著降低事故发生的风险，确保工人安全。