【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像检测领域，特别是涉及一种面向基建施工人员不安全行为检测方法、装置及设备。
技术介绍
1、在建筑施工和建设期间，人员安全防护检查是保障施工人员安全、减少生产安全事故发生的关键环节。随着现代建筑业的发展，施工项目的复杂性和规模不断增加，施工现场的安全风险也日益突出。虽然规定了施工作业期间，所有参与施工的人员必须穿戴如反光衣、安全帽、安全鞋等防护装备，但在实际施工现场中，仍然存在部分施工人员安全意识淡薄、未按照规定穿戴防护装备的现象。这些现象不仅增加了施工现场的安全隐患，还可能导致严重的安全生产事故，造成人员伤亡和财产损失。
2、传统施工人员安全状态监控通常依赖监管人员通过长时间审查实时监控图像，来判断施工人员是否都按照规定穿戴防护装备。但是人工检测效率受到工作经验和主观因素限制，导致检测标准不统一并且检测精度难以保证；同时，长时间的工作会使监管人员出现视觉疲劳，导致出现漏检和误检等风险。近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习理论的目标检测方法以其检测速度快、识别准确率高的优点被广泛应用于工业制...
【技术保护点】
1.一种面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，获取从多视角采集的基建施工现场施工人员的监控图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，所述防护装备佩戴状态包括：安全帽佩戴、安全帽缺失、反光背心穿戴以及反光背心缺失。
4.根据权利要求1所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，所述YOLOv8-E模型包括：依次连接的特征提取网络、特征交互网络和目标检测网络；
5.根据权利要求4...
【技术特征摘要】
1.一种面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，获取从多视角采集的基建施工现场施工人员的监控图像，具体包括：
3.根据权利要求1所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，所述防护装备佩戴状态包括：安全帽佩戴、安全帽缺失、反光背心穿戴以及反光背心缺失。
4.根据权利要求1所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，所述yolov8-e模型包括：依次连接的特征提取网络、特征交互网络和目标检测网络；
5.根据权利要求4所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，所述特征提取网络包括：依次连接的hgstem模块、第一hgblock模块、第一深度可分离卷积层、第二hgblock模块、第二深度可分离卷积层、第三hgblock模块、第四hgblock模块、第五hgblock模块、第三深度可分离卷积层和第六hgblock模块。
6.根据权利要求5所述的面向基建施工人员不安全行为检测方法，其特征在于，所述特征交互网络包括：sppf模块、第一upsample模块、第一co...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁海生，周亮，钱毅，吴宝剑，吴兴堂，房方，尚宇豪，于松源，朱音洁，王旖旎，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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