基于多帧的安全帽识别方法

本发明涉及多帧识别领域，具体地说，涉及基于多帧的安全帽识别方法。其包括以下步骤：S1、通过摄像机采集视频流，从视频流中获取安全帽佩戴和非佩戴的多帧图像；S2、使用YOLOv5网络训练检测模型和使用VGG训练安全帽分类模型；S3、使用深度学习目标检测框架TensorFlow加载训练完成的检测和分类模型；S4、输入需要检测的场景图像到深度学习目标检测框架TensorFlow中得到对应人框和头框的位置；S5、使用安全帽分类模型对头框进行初步分类；S6、使用YOLO检测模型对头框进行匹配跟踪；S7、统计多帧当中每个跟踪目标的比例或统计目标存在的连续帧数，超过一定阈值就给出识别结果；通过YOLOv5网络训练检测模型和使用VGG训练安全帽分类模型提高在复杂环境下安全帽检测的准确率。