建筑安全2024,Vol.39Issue(4) :60-66.

高处作业人员安全防护品多目标图像识别方法

王茜 张颖 赵鹏程 张珂
建筑安全2024,Vol.39Issue(4) :60-66.

高处作业人员安全防护品多目标图像识别方法

王茜 1张颖 1赵鹏程 1张珂1
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作者信息

  • 1. 常州大学安全科学与工程学院、应急管理科学与工程学院,江苏 常州 213164
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摘要

在高处作业过程中,确保作业人员安全防护品的正确穿戴,是预防人员受伤的有效途径之一.针对识别高处作业人员施工过程中是否按规范要求穿戴多种安全防护品的问题,提出一种多 目标检测方法,为高处作业人员提供有效的安全保障.构建了高处作业人员安全防护品图像样本库,利用该样本库对YOLOv5、Faster R-CNN、SSD模型进行训练和测试,开展多目标检测实验,结合算法框架、模型参数及评价指标对比分析.结果表明:三种算法均能实现对安全防护品的多目标检测,YOLOv5算法的mAP(mean Average Precision)值可达90.13%,FPS(Frames Per Second)达99帧/s,是效果最佳的检测模型.

关键词

高处作业/安全防护品/样本库/YOLOv5/目标检测

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基金项目

江苏省研究生实践创新计划(2022)(SJCX22_1378)

出版年

2024
建筑安全
中国建筑业协会建筑安全分会 四川华西集团有限公司

建筑安全

影响因子:0.881
ISSN:1004-552X
参考文献量15
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