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近年來，因工人未佩戴安全帽而造成的施工事故頻繁發(fā)生，為降低事故發(fā)生率，對(duì)工人安全帽佩戴情況進(jìn)行圖像描述的研究。當(dāng)前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像描述方法缺乏可解釋性且細(xì)節(jié)描述不充分，施冮場(chǎng)景圖像描述的硏究較為匱乏，針對(duì)該問題，提出采用YωLOv3（ You Only Look Once）的檢測(cè)算法，以及基于語義規(guī)則和語勺模板相結(jié)合的方法遞進(jìn)式地生成安全帽佩戴的描述語句。首先，采集數(shù)據(jù)，制作安全帽佩戴檢測(cè)數(shù)據(jù)集和圖像字幕欻據(jù)集;其次，使用K-meas算法確定適用于該數(shù)據(jù)集的錨框參數(shù)值，用以YOLO√3網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與檢測(cè);再次，預(yù)定義一個(gè)語義規(guī)則，結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)結(jié)釆來提取視覺概念;最后，將提取出的視覺概念填充進(jìn)由圖像字幕標(biāo)注生成的語句模板，以生成關(guān)于施工場(chǎng)景中工人安全帽佩戴的圖像描述語句。使用Ubuntu16.04系統(tǒng)和 Keras深度學(xué)習(xí)框架搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，在自制的安全帽佩戴數(shù)據(jù)集上進(jìn)行不冋算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法不僅能夠有效界定安全帽佩戴者和未佩戴者的數(shù)量，而且在BLEU-Ⅰ和CIEr評(píng)價(jià)指標(biāo)上的得分分別達(dá)到了0.722和0.957，相比其他方法分別提高了6.9%和14.8%，證明了該方法的有效性和優(yōu)越性。
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