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摘要
针对现有高速公路施工监控是独立系统部署，提出了一个基于远程广域网的高速公路施工智能监控系统，通过使用带有惯性测量单元和全球定位系统设备的跟踪装置，实现对工作人员的活动空间监测。使用装有防护装备的射频识别标签对进入现场的人员和设备进行登记。运动传感器用于监测脚手架、建筑结构和高速公路低级倾斜的变化。此外，提出一种轻量级的目标检测算法(light-weight objectdetection, LOD),用于检测施工人员是否佩戴安全帽。LOD算法应用深度可分离卷积取代标准卷积网络，引入感受野模块，使用LOD-NMS算法、Mish激活函数，针对亚洲人的头部特征比例设置合适的先验框，平衡了精度和预测效率。在WIDER FACE开源数据集和真实数据集上进行实验，结果表明：LOD算法不仅能实时高精度地对工人进行安全帽检测，而且在分辨率较低的输入场景下，识别精度依然高于传统算法。
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