深度学习下吊装作业工人防护装备及吊钩检测方法

作者：李华; 薛曦澄; 吴立舟; 王岩彬; 钟兴润^*

来源：安全与环境学报, 2023, 1-9.

DOI：10.13637/j.issn.1009-6094.2023.0342

• 安全工程
• 深度学习
• 注意力机制
• exe文件打包
• 施工管理

为解决危大工程中吊装作业安全管理的问题，本文基于深度学习构建YOLOv5网络模型，针对进入吊装作业区域内人员的防护装备进行多目标融合检测以及对吊钩在施工过程中的状态进行检测。本文在原始的检测网络模型中提出了引入四种注意力机制，并且通过五种训练模型的结果对比分析选择了CBAM最优模型。优化后的检测模型，对安全帽的平均识别精度达到86.5%；对反光衣的平均识别精度达到83%；对吊钩的状态识别精度达到92%。将训练好的人员检测模型和吊钩检测模型打包成exe执行文件，应用到施工安全管理人员的中控平台，帮助管理人员更好的判断吊装作业的工作情况，并且能及时进行风险管控。

• 单位
  西安建筑科技大学; 陕西建工第十一建设集团有限公司