基于YOLOv5算法的施工现场不安全状态智能检测

摘要：

为更好地实现施工现场工人的安全监管,利用YOLOv5 目标识别算法结合无人机倾斜摄影三维建模技术构建施工现场不安全状态智能检测模型,实现对人、机械等目标的识别与定位.通过实验对比分析确定最优目标识别算法,并构建多目标识别模型,实验结果符合理论猜想,整体识别平均精度达到了 91.6%.在识别的基础上借助倾斜摄影三维模型所提供的空间位置信息进一步确定所识别目标的相对位置,从而确定工人的安全状态.这种视觉定位的准确性由三维模型所决定,所以最后通过实验验证了无人机倾斜摄影所构建的三维模型的距离误差在1.5%左右,范围长度大于 35m距离误差将小于 1%,从而说明了目标识别模型所识别出物体的距离具有较高的准确性.

关键词：安全监管、YOLOv5、倾斜摄影、视觉定位

所属期刊栏目：15

分类号：TU17;X92(建筑基础科学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖北省大学生创新训练项目

在线出版日期：2023-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：20-26