基于改進(jìn)YOLOv5s的外腳手架隱患圖像識別技術(shù)

摘要： 為提高外腳手架安全管理的質(zhì)量和效率，基于圖像識別技術(shù)提出一種改進(jìn)YOLOv5s的外腳手架隱患識別方法。首先，為解決背景信息過多造成的識別精度下降問題，在主干網(wǎng)絡(luò)嵌入設(shè)計(jì)卷積注意模塊(CBAM),獲取隱患的各種細(xì)節(jié)特征；其次，改進(jìn)原算法頸部特征融合模塊為加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(BiFPN)結(jié)構(gòu)，有效處理外腳手架隱患目標(biāo)尺寸分布不均衡造成的多尺度特征不平衡問題；然后，使用邊界框損失... （共7頁）