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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，對工人安全帽佩戴情況進行圖像描述的研究。當前基于神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像描述方法缺乏可解釋性且細節(jié)描述不充分，施冮場景圖像描述的硏究較為匱乏，針對該問題，提出采用YωLOv3（ You Only Look Once）的檢測算法，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)絡的訓練與檢測;再次，預定義一個語義規(guī)則，結(jié)合目標檢測結(jié)釆來提取視覺概念;最后，將提取出的視覺概念填充進由圖像字幕標注生成的語句模板，以生成關于施工場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深度學習框架搭建實驗環(huán)境，在自制的安全帽佩戴數(shù)據(jù)集上進行不冋算法的對比實驗。實驗結(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評價指標上的得分分別達到了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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