卢海.基于YOLOv5的施工现场异常行为检测研究*[J].电工技术,2024(17):45-49
基于YOLOv5的施工现场异常行为检测研究*
  
DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2024.17.010
中文关键词:  YOLOv5  目标检测  小目标  损失函数
英文关键词:
基金项目:
作者单位
卢海 贵阳电气控制设备有限公司 
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中文摘要:
      为解决施工过程中操作不规范导致安全事故频繁发生的问题,研究了一种基于Yolov5的施工现场异常行为智能检测方法。该方法能够检测施工工人是否佩戴安全帽,并监测大型设备驾驶人员是否有抽烟、打电话等不当行为。针对原模型对小目标检测能力不佳问题,通过改进YOLOv5s算法,使用Focal-EIoU损失函数来解决YOLOv5s中CIoU Loss计算回归结果不准确的问题,从而提高模型对小型目标的检测精度,实现对检测方法的优化。实验结果验证了该方法在不同场景下具有良好的性能,有助于有效提升施工现场的安全管理水平。
英文摘要:
      
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