混凝土坝面交叉作业安全风险智能识别方法 |
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引用本文: | 曹坤煜,陈述,陈云,孙孟文,聂本武.混凝土坝面交叉作业安全风险智能识别方法[J].水力发电学报,2023(12):146-158. |
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作者姓名: | 曹坤煜 陈述 陈云 孙孟文 聂本武 |
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作者单位: | 1. 三峡大学水电工程施工与管理湖北省重点实验室;2. 三峡大学经济与管理学院;3. 三峡大学水利与环境学院;4. 国家能源投资集团有限责任公司金沙江分公司 |
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摘 要: | 为快速准确识别混凝土坝面作业风险,针对坝面交叉作业复杂场景特征,基于YOLOv8网络,提出了一种混凝土坝面交叉作业安全风险智能识别方法(YOLO-CDSRI)。首先,采用跨阶段局部网络(CSPNet)和快速空间金字塔池化模块(SPPF)构建主干网络,提高模型对图像中安全风险的态势感知能力。其次,针对小目标安全风险的误识别、漏识别问题,引入双向特征金字塔网络(Bi FPN),经双向跨尺度连接和加权特征融合,增强风险特征间的信息耦合,提升模型对小目标安全风险的关注度。最后,以Wise-IoU为边界框回归损失函数,结合动态非单调聚焦机制,利用“离群度”评估锚框质量,避免标注框几何因素对模型的过度影响。研究表明:经500次迭代训练,YOLO-CDSRI的综合性能优于YOLOv5s、SSD和Faster-RCNN模型,可为智能识别混凝土坝面交叉作业安全风险提供技术支撑。
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关 键 词: | 混凝土坝 交叉作业 复杂场景 安全风险 智能识别 |
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