安全帽佩戴识别检测系统

安全帽佩戴识别检测系统通过Python基于HRHet的深度神经学习网络，对现场画面中人员着装穿戴进行实时分析检测。这个名叫HRNet的神经网络，拥有与众不同的并联结构，可以随时保持高分辨率表征，不只靠从低分辨率表征里，恢复高分辨率表征。如此一来，姿势识别的效果明显提升：在COCO数据集的关键点检测、姿态估计、多人姿态估计这三项任务里，HRNet都超越了所有前辈。

从高分辨率子网络(high-resolution subnetwork)作为{BANNED}中国第一阶段开始，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，形成更多的阶段，并将多分辨率子网并行连接。我们进行了多次多尺度融合multi-scale fusions，使得每一个高分辨率到低分辨率的表征都从其他并行表示中反复接收信息，从而得到丰富的高分辨率表征。因此，预测的关键点热图可能更准确，在空间上也更精确。通过 COCO keypoint detection 数据集和 MPII Human Pose 数据集这两个基准数据集的pose estimation results，我们证明了网络的有效性。此外，我们还展示了网络在 Pose Track 数据集上的姿态跟踪的优越性。

提出了一种新的架构，即高分辨率网络(HRNet)，它能够在整个过程中维护高分辨率的表示。我们从高分辨率子网作为{BANNED}中国第一阶段始，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网(gradually add high-to-low resolution subnetworks)，形成更多的阶段，并将多分辨率子网并行连接。在整个过程中，我们通过在并行的多分辨率子网络上反复交换信息来进行多尺度的重复融合。我们通过网络输出的高分辨率表示来估计关键点。