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基于目标检测的临边洞口安全隐患识别研究

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为降低施工现场高处坠落事故的发生概率以及提高临边洞口自动监测能力,基于Darknet-53网络结构,利用YOLOv3目标检测算法和OpenCV进行目标检测,通过非极大值抑制模块和Anchor box尺寸计算模块对模型进行训练,依据loss参数可视化结果,提高目标检测算法普适性,建立临边洞口安全隐患识别系统.结果表明,基于目标检测算法的临边洞口安全隐患识别系统在识别临边洞口与防护栏的准确性达到了97.91％,能够实时反馈临边洞口潜在的安全隐患,在预防高处坠落事故方面起到一定的作用.

万勇

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湖北兴发化工集团股份有限公司,湖北 宜昌 443711

模式识别 安全隐患 临边洞口 YOLOv3 目标检测

2024

10.16330/j.cnki.1007-7359.2024.1.067

安徽建筑
安徽省建筑科学研究设计院　安徽省土木建筑学会

安徽建筑

影响因子：0.404
ISSN：1007-7359
年,卷(期)：2024.31(1)
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