一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法。当前市场上大部分的工地仍旧采用的是人工监管的方式，无法保证每时每刻每个地方都能监管到位。本发明通过深度学习检测算法准确判定是否有违章行为。本发明通过分析数据集的特性以及最终需求，研究在现有模型上添加不同的模块，来使得模型满足大小目标的更优检测，达到更高的检测准确度。本发明通过数据增强的多种方法，模拟各种天气环境以及采集到的视频图片模糊现象，使得模型学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出。当模型面对未知数据时也有好的预测能力，有效避免过拟合与欠拟合。

《一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2020108310872，当前法律状态为已下证，由杭州师范大学提出申请，发明人为葛青青;孙军梅;张智杰;李秀梅，申请日期为2020-08-18，公开（公告）日期为2024-02-13，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法。当前市场上大部分的工地仍旧采用的是人工监管的方式，无法保证每时每刻每个地方都能监管到位。本发明通过深度学习检测算法准确判定是否有违章行为。本发明通过分析数据集的特性以及最终需求，研究在现有模型上添加不同的模块，来使得模型满足大小目标的更优检测，达到更高的检测准确度。本发明通过数据增强的多种方法，模拟各种天气环境以及采集到的视频图片模糊现象，使得模型学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出。当模型面对未知数据时也有好的预测能力，有效避免过拟合与欠拟合。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！