基于DenseNet的人脸图像情绪识别研究

针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明：基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持.     

基于改进的YOLOv5安全帽佩戴检测算法

针对安全帽佩戴检测中存在的误检和漏检的问题，提出一种基于YOLOv5模型改进的安全帽佩戴检测算法。改进模型引入多尺度加权特征融合网络，即在YOLOv5的网络结构中增加一个浅层检测尺度，并引入特征权重进行加权融合，构成新的四尺检测结构，有效地提升图像浅层特征的提取及融合能力；在YOLOv5的Neck网络的BottleneckCSP结构中加入SENet模块，使模型更多地关注目标信息忽略背景信息；针对大分辨率的图像，添加图像切割层，避免多倍下采样造成的小目标特征信息大量丢失。对YOLOv5模型进行改进之后，通过自制的安全帽数据集进行训练检测，mAP和召回率分别达到97.06%、92.54%,与YOLOv5相比较分别提升了4.74%和4.31%。实验结果表明：改进的YOLOv5算法可有效提升安全帽佩戴的检测性能，能够准确识别施工人员的安全帽佩戴情况，从而大大降低施工现场的安全风险。