基于改进YOLOX-S的安全帽反光衣检测算法

来源：电子测量技术杂志2022年第6期北京时间：

作者：程换新，蒋泽芹，程力，成凯

单位：1.青岛科技大学 自动化与电子工程学院 青岛 266061;2.中国科学院 新疆理化技术研究所 乌鲁木齐 830011

摘要：在工业生产和交通工程中，安全帽和反光衣都是员工重要的生命安全保障。针对传统安全帽反光衣识别方法只能检测单一颜色反光衣、检测效率低的问题，提出一种基于改进YOLOX-S网络模型的安全帽反光衣检测方法。使用简化BiFPN模块替换原加强特征提取网络，提高网络对不同尺度的特征提取能力；使用Mosaic方法进行训练，提高网络在复杂场景下的检测能力；使用GIoU损失函数，进一步提高模型的识别准确率。在扩充后的安全帽反光衣数据集上实验表明，本文所提算法在保持较高推理速度的情况下，mAP达83.74%，与原YOLOX-S相比，对戴安全帽、穿反光衣和行人的检测AP值有1%~3%不等的提高，对反光衣颜色无依赖性，有效实现了快速准确的安全帽反光衣检测。

关键词：安全帽反光衣检测; YOLOX-S; BiFPN; Mosaic方法

基金资助：国家海洋局重大专项项目 (国海科字[2016]494号No.30)