(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210159417.7 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人 电子科技大 学中山学院 地址 528402 广东省中山市石岐区学院路1 号 (72)发明人 李博　易海涛　 (74)专利代理 机构 北京隆达恒晟知识产权代理 有限公司 1 1899 专利代理师 王帆 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于SSD改进算法的手 部安全检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于SSD改进算法的手部 安全检测方法， 属于图像目标检测技术领域， 所 述的一种基于SSD改进算法的手部安全检测方法 基于改进后的SSD算法建立手部目标识别模型， 降低网络模 型参数量和计算量， 提高模型检测速 度， 降低设备改造成本。 通过K ‑means聚类算法优 化模型默认框， 使模型默认框与真实框更加匹 配， 提高模型检测准确性， 降低工作人员手部受 伤风险。 生产过程中无需佩戴任何设备， 方便工 作人员操作。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114612931 A 2022.06.10 CN 114612931 A 1.一种基于SSD改进算法的手部安全检测方法， 其特征是， 包括以下步骤： 步骤1： 采集 生产设备现场手部目标图片样本， 人工标注出图片样本中的手部区域真实框， 形成初始图 片样本集和真实框图片样本集； 步骤2： 将初始图片样本集和真实框图片样 本集按合适比例 划分为训练集、 验证集、 测试集； 步骤3： 构建手部目标识别模型， 所述的手部识别模型将轻 量级神经网络Mobilenet替换VGG ‑16作为SSD的基础网络； 步骤4： 使用K ‑means聚类算法对 真实框高宽比进行聚类分析， 调整默认框的高宽比， 使默认框的尺寸更适用于检测手部目 标； 步骤5： 设置手部目标识别模型训练参数， 使用GPU对模型进行训练加速； 步骤6： 使用训 练集对手部目标识别模型进行迭代训练， 直至损失函数收敛， 得到训练完成的手部目标识 别模型； 步骤7： 使用训测试集对训练完成的手部目标识别模型进行性能评估。 2.根据权利要求1所述的一种基于SSD改进算法的手部安全检测方法， 其特征是： 所述 的步骤3包括以下步骤： 步骤3.1:使用尺度为3 ×3的Conv8_2层作为 一个预测层； 步骤3.2:使用尺度为5 ×5的Conv7_2层作为 一个预测层； 步骤3.3:使用尺度为10 ×10的Conv DW_13层作为 一个预测层； 步骤3.4： 将Conv  DW_13采用双线性插值方式上采样后与Conv  DW_11作为特征融合模 块FFM_1的输入进行融合， 将融合后尺度为19 ×19的输出层作为 一个预测层； 步骤3.5:将FFM_1的输出层采用双线性插值方式上采样后与Conv  DW_8作为特征融合 模块FFM_2的输入进行融合， 将融合后尺度为38 ×38的输出层作为 一个预测层； 步骤3.6： 将FFM_2的输出层采用双线性插值方式上采样后与Conv  DW_3作为特征融合 模块FFM_3的输入进行融合， 将融合后尺度为75 ×75的输出层作为一个预测层， 通过6个预 测层识别手部目标。 3.根据权利要求1所述的一种基于SSD改进算法的手部安全检测方法， 其特征是： 所述 的步骤4包括以下步骤: 步骤4.1： 对真实框图片样本集的真实框高宽比例进行统计， 得到聚类输入的初始数据 样本X， 设定K值， K ‑means聚类算法从样本中随机 选择K个对象作为初始聚类中心； 步骤4.2： 计算每个聚类对象与聚类 中心的距离， 将每个聚类对象分配到距离最近的聚 类中心的类簇中， 得到K个 类簇； 步骤4.3： 根据分配至类簇内的类簇对象， 重复计算更新类簇聚类中心； 步骤4.4： 当类簇的聚类中心不发生变化或达到最大迭代次数时， 得到最终聚类中心， 根据最终聚类中心调整手部目标识别模型默认框的高宽比； 步骤4.5： 验证通过K ‑means聚类方法调整后的默认框的有效性， 计算精确率和召回率， 与原默认框进行对比。 4.根据权利要求3所述的一种基于SSD改进算法的手部安全检测方法， 其特征是： 所述 的步骤4.2 通过欧式距离计算 公式计算每个聚类对象与聚类中心的距离， 其中， 欧式距离计 算公式为： 式中， Xi为第i个聚类对象， Cj为第j个聚类中心， Xiv为第i个聚类对象的宽高比值， Cjv为 第j个聚类中心的宽高比值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114612931 A 25.根据权利要求3所述的一种基于SSD改进算法的手部安全检测方法， 其特征是： 所述 的步骤4.3通过聚类中心计算公式得到每 个类簇的聚类中心， 其中， 聚类中心计算公式为： 式中， Cm为第m个聚类 的中心， |Sm|为第m个类簇中对象的个数， Xi为第m个类簇中第i个 对象。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114612931 A 3