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申请/专利权人：江苏集萃未来城市应用技术研究所有限公司

摘要：一种基于YOLOv5和Pose‑estimation的工地工人手机使用检测方法，步骤包括：1获取摄像机视频信流，并截取单帧图片；2对图片进行HSV增强；3使用coco数据集训练YOLOv5网络；4用步骤3训练得到的YOLOv5神经网络用来检测人体，得到人体的检测框；5用检测框对输入图像进行裁剪，得到图像中的人体部分；6构建Pose‑estimation网络；8将YOLOv5神经网络检测出的人体输入Pose‑estimation网络，输出人体的手部ROI；9将手部ROI输入到ResNet‑50分类网络，预测手部区域中是否含有手机，得到结果。本方法大大降低人力成本并提高监督效果。

主权项：1.一种基于YOLOv5和Pose-estimation的工地工人手机使用检测方法，其特征是步骤包括：1获取摄像机视频信流，并截取单帧图片；2对图片进行HSV增强；3使用coco数据集训练YOLOv5网络；设置参数：设yolov5的损失函数为：L＝Lconf+Lcla+Lloc其中，Lconf为目标置信度损失，Lcla为目标类别损失，Lloc为目标定位损失；4用步骤3训练得到的YOLOv5神经网络用来检测人体：对输入的待测图像进行检测，得到人体的检测框；5用检测框对输入图像进行裁剪，得到图像中的人体部分；6构建Pose-estimation网络；将待输入网络的RGB图像进行预处理为368×368×3的图像；把处理后的图形输入Pose-estimation网络；将图像分为8×8像素的格子，每个格子计算人体的上半身9个部件的响应，并输出最大响应部件作为该位置的人体部件；7使用MPIIHumanPose数据集训练Pose-estimation网络，损失函数为： 其中，T代表网络的阶段，P代表图中的人，J代表检测格子，代表第t个网络阶段的第p个人在第j个检测格子的预测值，代表第t个网络阶段的第p个人在第j个检测格子的真实值；8将YOLOv5神经网络检测出的人体输入Pose-estimation网络，输出人体的手部ROI；9将手部ROI输入到ResNet-50分类网络，预测手部区域中是否含有手机，最终得到结果。

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