基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测算法

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摘  要：针对目前智慧安监领域对于安全帽佩戴的检测存在尺度多样化、检测难度大、中小目标漏检率高的问题，提出了一种基于改进的YOLOv4的安全帽佩戴检测算法。首先，改进K-means算法重新选择锚框，然后在网络中引入CBAM注意力模块来增强安全帽佩戴信息的特征表达，最后对模型进行加速剪枝。实验结果表明，提出的算法在检测中mAP@0.5值提升了6.7%，检测速度提升了35%，模型参数量减少了48%，改进后的模型更适用于实际场景中对安全帽佩戴行为的识别。（剩余11412字）

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