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第３３卷第１２期中国安全科学学报Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１２
２０２３年１２月ＣｈｉｎａＳａｆｅｔｙＳｃｉｅｎｃｅＪｏｕｒｎａｌＤｅｃ．２０２３
中文引用格式：赵江平，刘星星，张想卓．基于改进ＹＯＬＯｖ５ｓ的外脚手架隐患图像识别技术［Ｊ］．中国安全科学学报，２０２３，
－
３３（１２）：６０６６．
英文引用格式：ＺＨＡＯＪｉａｎｇｐｉｎｇ，ＬＩＵＸｉｎｇｘｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｎｇｚｈｕｏ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｅｘｔｅｒｎａｌｓｃａｆｆｏｌｄｈｉｄｄｅｎ
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ｄａｎｇｅｒｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＳａｆｅｔｙＳｃｉｅｎｃｅＪｏｕｒｎａｌ，２０２３，３３（１２）：６０６６．
基于改进ＹＯＬＯｖ５ｓ的外脚手架隐患图像识别技术∗
赵江平副教授，刘星星，张想卓
（西安建筑科技大学资源工程学院，陕西西安７１００５５）
－
中图分类号：Ｘ９２４２文献标志码：ＡＤＯＩ：１０１６２６５／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ１００３３０３３２０２３１２２０１１
【摘要】为提高外脚手架安全管理的质量和效率，基于图像识别技术提出一种改进ＹＯＬＯｖ５ｓ的
外脚手架隐患识别方法。首先，为解决背景信息过多造成的识别精度下降问题，在主干网络嵌入设
计卷积注意模块（ＣＢＡＭ），获取隐患的各种细节特征；其次，改进原算法颈部特征融合模块为加权双
向特征金字塔网络（ＢｉＦＰＮ）结构，有效处理外脚手架隐患目标尺寸分布不均衡造成的多尺度特征不
平衡问题；然后，使用边界框损失函数斯库拉交并比（ＳＩｏＵ）Ｌｏｓｓ替换原损失函数；最后，通过消融试
验分析改进模块对模型性能的影响，并与其他算法进行对比分析，验证隐患识别效果。结果表明：改
进后的网络实现均值平均精度（ｍＡＰ＠０５：０９５）评分提升５１３％，召回率提升３４５％，对多尺度、
多目标及复杂背景下的外脚手架隐患具有良好的识别效果。
【关键词】ＹＯＬＯｖ５ｓ；外脚手架隐患；图像识别；多尺度特征；均值平均精度（ｍＡＰ）；
加权双向特征金字塔网络（ＢｉＦＰＮ）
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｅｘｔｅｒｎａｌｓｃａｆｆｏｌｄ
ｈｉｄｄｅｎｄａｎｇｅｒｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ｓ
ＺＨＡＯＪｉａｎｇｐｉｎｇ，ＬＩＵＸｉｎｇｘｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉａｎｇｚｈｕｏ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉ＇ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ＇ａｎＳｈａａｎｘｉ７１００５５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕａｌｉｔｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｅｘｔｅｒｎａｌｓｃａｆｆｏｌｄｓａｆｅｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎ
ｉｍｐｒｏｖｅｄＹＯＬＯｖ５ｓｅｘｔｅｒｎａｌｓｃａｆｆｏｌｄｈｉｄｄｅｎｄａｎｇｅｒｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅ
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏ
专注于经营管理类文案的拟写、润色等，本人已有10余年相关工作经验，具有扎实的文案功底，尤善于各种框架类PPT文案，并收集有数百万份各层级、各领域规范类文件。欢迎大家咨询！
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