摘要
本发明涉及一种基于人体姿态识别与目标分类的安全帽检测方法，属于目标检测技术领域，该方法包括以下步骤：利用目标检测和姿态估计模型对人体姿态数据集进行预训练，得到训练好的目标检测和姿态估计模型，以确保能够得到人员定位信息和关键点信息；利用神经网络分类模型对的安全帽佩戴数据集进行训练，得到预训练的神经网络分类模型，以确保能够提取安全帽的关键特征；获取工作现场采集的视频流；将视频流输入到训练好的目标检测和姿态估计模型中，实现对视频中人员区域和关键部位定位；将人员区域和关键部位图像输入到预训练的神经网络分类模型中，实现对具体人员是否佩戴安全帽进行判断。这种方法显著提升检测网络对背景和目标特征的区分能力。
