基于计算机视觉的塔吊危险区域入侵预警

为解决建筑施工中塔吊作业存在的危险区域识别场景复杂的问题,利用计算机视觉技术,提出一种塔吊危险区域入侵预警方法。该方法结合塔吊危险区域动态判定和计算机视觉检测施工现场人员安全帽、安全带佩戴情况以及塔吊下方人员意外入侵,同时,在YOLOv5算法基础上修改注意力模型,并开发窗口交互式检测软件。结果表明:人的入侵行为和安全防护装备在模型中的识别准确率均达85%以上,具有较高准确度。该方法可在塔吊施工场景下进行有效应用,将塔吊固定式危险区域划分为动态塔吊危险区域,并实时监测人员意外入侵及预警。