基于深度学习的安全带检测方法研究

资 源 简 介

基于深度学习的安全带检测方法研究

详 情 说 明

基于深度学习的安全带检测方法是当前计算机视觉领域的重要应用之一。该方法主要利用深度神经网络对车辆内部图像或视频进行实时分析，判断驾驶员或乘客是否系好安全带。

系统通常采用两阶段检测流程：首先通过目标检测网络定位车内人员位置，然后针对上半身区域进行安全带状态分类。主流技术路线包括基于Faster R-CNN的改进方法，以及采用YOLO系列的单阶段检测框架。

关键技术创新点在于针对安全带这类细小物体的特征提取优化。研究者们常采用多尺度特征融合、注意力机制等方法来提升细长形目标的检测精度。同时考虑到实际应用场景的复杂性，算法需要具备应对遮挡、光照变化等挑战的能力。

当前研究趋势集中在轻量化模型设计上，以适应边缘设备的部署需求。通过知识蒸馏、模型剪枝等技术，可以在保证检测精度的同时显著降低计算开销。