技术特征：
1.一种基于全卷积网络的安全带检测方法，其特征在于，包括：s110、采集驾驶员区域的待识别图像；s120、利用训练后的安全带检测全卷积网络提取待识别图像安全带区域的特征图，根据所述特征图判断驾驶员是否佩戴安全带。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s110之前还包括：对采集到的图像训练样本进行筛选，以得到包含安全带的安全带训练样本；沿着各安全带训练样本中的安全带中线位置标注若干特征点；将标注后的安全带训练样本输入待训练的安全带检测全卷积网络中进行训练，以得到训练后的安全带检测全卷积网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像训练样本中的安全带为驾驶员腰部以上区域的安全带。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s120具体包括：将所述待识别图像输入练后的安全带检测全卷积网络，得到待识别图像中安全带位置的匹配点；计算所有匹配点的置信度均值，以得到所述待识别图像中存在安全带的置信度；若所述置信度大于设定阈值，则待识别图像中的驾驶员佩戴安全带。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：若检测到驾驶员未佩戴安全带，则通过发生装置进行报警。6.一种基于全卷积网络的安全带检测装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集驾驶员区域的待识别图像；检测模块，利用训练后的安全带检测全卷积网络提取待识别图像安全带区域的特征图，根据所述特征图判断驾驶员是否佩戴安全带。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述检测模块具体用于：将所述待识别图像输入练后的安全带检测全卷积网络，得到待识别图像中安全带位置的匹配点；计算所有匹配点的置信度均值，以得到所述待识别图像中存在安全带的置信度；若所述置信度大于设定阈值，则待识别图像中的驾驶员佩戴安全带。
技术总结
本发明公开了一种基于全卷积网络的安全带检测方法。其中，该方法包括：采集驾驶员区域的待识别图像；利用训练后的安全带检测全卷积网络提取待识别图像安全带区域的特征图，根据所述特征图判断驾驶员是否佩戴安全带。本实施例的技术方案，基于分割的方法，通过识别安全带在待识别图像中的位置来判别驾驶员是否佩戴安全带，提高了安全带检测的准确率和速度。提高了安全带检测的准确率和速度。提高了安全带检测的准确率和速度。
技术研发人员：张伟 王维颂 张迎午
受保护的技术使用者：苏州清研微视电子科技有限公司
技术研发日：2022.03.11
技术公布日：2022/6/14