基于改進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)計卷積注意模塊(CBAM),獲取隱患的各種細節(jié)特征；其次，改進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）