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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于轻量化目标检测算法的施工电梯内人数统计方法，属于深度学习技术领域。解决了施工电梯人数检测准确率低、模型较大的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据制作与增强；S2、对原始yolov7网络模型进行改进；S3、利用步骤S2中改进的yolov7网络模型对S1中制作的数据集进行训练；S4、修改推理代码detect.py，将检测出“person”和“helmet”类别的数目相加并输出最终相加的数目；S5、将待检测图像和视频输入训练好的模型中进行推理预测，得到施工电梯内的人数。本发明的有益效果为：本发明的方法实现电梯内人数统计的智能化，保障乘坐施工电梯的人员安全。
主权项：1.一种基于轻量化目标检测算法的施工电梯内人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、样本数据制作与增强；S2、对原始yolov7网络模型进行改进；S3、利用S2中改进的yolov7网络模型对S1中制作的数据集进行训练，得到训练后的模型；S4、修改推理代码detect.py，将检测出“person”和“helmet”类别的数目相加并输出最终相加的数目；S5、将待检测图像和视频输入训练好的模型中进行推理预测，得到施工电梯内的人数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于轻量化目标检测算法的施工电梯内人数统计方法
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