改良されたYOLOv8安全ヘルメット着用検出ネットワーク

産業安全の分野では、ヘルメットの着用が作業者の健康を確保するために重要な役割を果たします。距離の違いによって引き起こされる産業環境の複雑な背景に対処することを目的として、誤検出や見落とし検出の問題に対処するためのヘルメット小目標着用検出方法が必要とされています。詳細のキャプチャを強化し、多段階の特徴処理を改善し、膨張残差アテンションモジュール、アトラス空間ピラミッドプーリング、正規化ウォッサースタイン距離損失関数を導入することで、小目標検出の精度を向上させるために、改良されたYOLOv8安全ヘルメット着用検出ネットワークが提案されました。SHWDデータセットで実験が行われ、その結果、改良されたネットワークのmAPが92.0%に向上し、精度、リコール、およびその他の重要な指標において従来のターゲット検出ネットワークを上回ることが示されました。これらの結果は、複雑な環境でのヘルメット着用検出をさらに改善し、検出精度を大幅に向上させました。