计算机系统应用2023,Vol.32Issue(6) :51-59.DOI:10.15888/j.cnki.csa.009156

基于YOLOv5的靠船排场景下安全措施检测

Detection of Safety Measures in Berthing Row Scenario Based on YOLOv5

崔剑勇 宫法明 袁向兵
计算机系统应用2023,Vol.32Issue(6) :51-59.DOI:10.15888/j.cnki.csa.009156

基于YOLOv5的靠船排场景下安全措施检测

Detection of Safety Measures in Berthing Row Scenario Based on YOLOv5

崔剑勇 1宫法明 1袁向兵2
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作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,青岛266580
  • 2. 中国石化胜利油田分公司海洋采油厂,东营257237
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摘要

跳板在海上平台作业现场扮演着重要角色.未搭设跳板对作业现场造成了极大的安全隐患.为消除此隐患,提出一种靠船排场景下的跳板搭设检测方法.本方法分为3个部分:首先利用目标检测算法定位并标注目标;之后对标注目标区域进行边缘检测,提取其外接边缘;最终制定特定安全措施判别算法识别作业现场违规动作.本方法为解决小目标等检测问题,对YOLOv5进行改进,在特征提取以及特征融合时引入注意力模块,将均值平均精度由53.1%提高至54.5%的同时模型更加轻量化;为解决检测边缘粗犷问题,对边缘检测网络PiDiNet损失函数进行改进,相较于原网络,误检率由8.9%下降至5.4%.经过验证,利用该方法可以在有效时间内,检测出跳板是否正确搭设,准确率为91.5%.

关键词

目标检测/YOLOv5/注意力机制/边缘检测/安全措施检测

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出版年

2023
计算机系统应用
中国科学院软件研究所

计算机系统应用

CSTPCD
影响因子:0.449
ISSN:1003-3254
参考文献量8
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