目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 卷积神经网络

1.2 目标检测算法

二、 数据集

2.1 数据集

2.2 数据处理

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

3.2 模型训练

最后

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前言

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

       🎯基于深度学习的建筑施工安全检测系统

课题背景和意义

      随着建筑行业的迅速发展，施工安全问题日益凸显，事故频发不仅造成了人员伤亡，还导致了巨大的经济损失。传统的安全检测方法多依赖人工巡查，效率低且易受主观因素影响，难以实现实时监控和全面覆盖。通过利用计算机视觉与深度学习技术，能够自动识别和分析施工现场的安全隐患，从而提高安全管理的效率和准确性。这种系统不仅能实时监测工人是否佩戴安全设备、施工过程是否规范，还能通过数据积累不断优化检测模型，为建筑施工安全管理提供数据支持与决策依据，从而推动行业安全标准的提升和施工环境的改善。

实现技术思路

一、算法理论基础

1.1 卷积神经网络

      卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，凭借其深层结构和层次化特征提取能力，成为深度学习的基础模型之一。CNN的设计灵感源于生物视觉系统的感受野机制，其基本结构包括卷积层、池化层、全连接层和输出层。通过链式求导方法计算真实值与预测结果之间的损失值，CNN能够有效地优化网络中的未知参数。卷积层作为CNN的核心，利用卷积核在输入图像上滑动并进行卷积运算，提取出图像的语义特征。不同的卷积核能够识别出图像中的不同特征，从而形成多种特征提取器。

      池化层通常紧随卷积层之后，其主要作用是减少特征维度，降低冗余数据，从而减轻过拟合现象。池化操作在保留图像主要特征的同时，通过平均池化或最大池化策略，简化了特征表示，使得后续的计算更加高效。全连接层位于CNN的末端，将经过多次卷积、激活和池化处理后得到的高维特征向量压缩为一维特征向量，并通过Softmax等分类器统计出每个样本的概率，为最终的分类任务提供依据。

      在CNN中，激活函数的引入是为了增加网络的非线性映射能力，从而提升学习能力和对复杂非线性任务的拟合能力。卷积层和池化层提取的特征通常是线性的，而输入与输出之间常常存在复杂的高维非线性关系，因此，激活函数的使用使得网络能够更好地表达这些复杂关系，进而提高整体模型的性能与准确性。通过这些机制，卷积神经网络为建筑施工安全检测系统提供了强大的特征提取和分类能力，有助于实现更高效的安全监测与风险评估。

1.2 目标检测算法

      YOLO系列算法是当前目标检测领域的典型模型，其中YOLOX算法基于YOLOv5的CSPDarkNet53主干网络结构进行了创新，首次引入了解耦头和无锚框的设计，标志着目标检测方法的一次重要进步。作为一种anchor-free的目标检测算法，YOLOX避免了传统方法中需要进行的聚类anchor参数调整，采用通过预测目标特征点的方式生成检测框。这种设计不仅提高了检测的效率，还满足了变电站运维中对实时检测的高要求。YOLOX对输入图像进行初步特征提取后，输出三个有效特征层（Feat1、Feat2、Feat3），并通过颈部网络加强特征融合，最终将结果连接到三个解耦头进行多尺度目标框检测。

      YOLOX的网络结构由四个主要部分组成，首先是输入端，该部分作为训练图像和待检测图像的输入接口。为了提升模型在实际检测中的表现，YOLOX算法在输入端实施了MixUp和Mosaic两种数据增强技术。MixUp数据增强通过随机选取两个样本的特征和标签进行线性组合，生成新的训练样本，从而扩展输入数据的多样性，这有助于减轻模型的过拟合现象并提高其泛化能力。

      在特征提取网络方面，YOLOX与YOLOv5相同，均采用CSPDarkNet53结构。该结构主要包括CBS（卷积-批量归一化-激活）结构、Focus结构、CSP结构及SPP（空间金字塔池化）结构，CBS结构负责对输入图像进行特征提取。通过将深层的语义信息与浅层的纹理信息高效融合，YOLOX能够提取更加有效的特征信息。特征融合网络使用路径聚合特征金字塔网络（PAFPN），对特征提取网络输出的三个有效特征层进行进一步强化融合，同时采用CSP结构以减少参数量并提升特征提取能力。

      YOLOX在预测网络中引入了解耦头结构，创新性地将分类、回归和置信度任务分为三个独立的分支进行预测输出，各自使用独立的损失函数。分类和置信度任务采用交叉熵损失，而回归任务则使用IoU损失函数。这种解耦的方式使得每个分支能更专注于特定任务，从而在训练和预测过程中显著提高模型的效率和准确性。通过这些设计的创新，YOLOX在目标检测领域展现了更强的性能和灵活性。

      在目标检测算法的性能评估中，常用的评价指标包括平均精度（AP）、平均精度均值（mAP）、Macro-F1、每秒帧数（FPS）和参数量等。平均精度（AP）用于衡量模型在不同召回率下的精确度，而平均精度均值（mAP）则是多个类别AP的平均值，能够更全面地反映模型在多类别任务中的表现。Macro-F1则综合考虑了精确率和召回率，适用于不平衡数据集的评估。每秒帧数（FPS）则衡量了模型的实时检测能力，反映了算法的处理速度，参数量则指示了模型的复杂性和计算资源需求。

二、 数据集

2.1 数据集

      数据集的制作过程中，首先进行图像采集，主要采用自主拍摄和互联网采集相结合的方式。自主拍摄确保了数据的针对性和多样性，覆盖了不同施工场景、工人行为及安全防护措施。互联网采集则丰富了数据来源，使得数据集更具广泛性和代表性，以涵盖各种施工环境下的安全隐患。

      使用LabelMe工具对采集到的图像进行标注，标注内容包括工人的安全防护装备、施工设备、潜在的安全隐患等。通过精确的标注，为后续的模型训练提供了高质量的标注数据，确保模型能够有效识别和检测施工现场的安全状态。

2.2 数据处理

      数据集的划分和数据扩展也是制作过程中的重要环节。一般将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型的训练与性能评估。在数据扩展方面，可以采用图像翻转、旋转、缩放、裁剪等技术，增加数据的多样性和数量，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。这些步骤确保了建筑施工安全检测数据集的全面性和有效性，为后续的深度学习模型训练打下坚实基础。

三、实验及结果分析

3.1 实验环境搭建

      实验操作平台为Windows 10操作系统，采用了Pytorch深度学习框架进行模型的构建与训练。编程语言选择了Python，这一语言因其简洁易读的特性以及丰富的机器学习和深度学习库，成为了进行深度学习研究和开发的理想选择。通过结合Windows 10环境和Pytorch框架，能够高效地实现建筑施工安全检测相关算法的开发与优化。

3.2 模型训练

      数据处理：在训练开始之前，首先需将数据集图像按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。这一划分方式确保模型在训练过程中可以有效学习，同时也能通过验证集进行超参数优化，最后通过测试集评估模型的真实性能。此外，为了适应深度学习模型的输入要求，所有图像的尺寸被统一压缩至640x640。这一尺寸的选择能够平衡细节保留与计算效率。

import os
import shutil
from sklearn.model_selection import train_test_split

def split_dataset(images_folder):
    images = os.listdir(images_folder)
    train_val, test = train_test_split(images, test_size=0.2, random_state=42)
    train, val = train_test_split(train_val, test_size=0.125, random_state=42)  # 0.125 x 0.8 = 0.1

    for dataset, folder in zip([train, val, test], ['train', 'val', 'test']):
        os.makedirs(folder, exist_ok=True)
        for img in dataset:
            shutil.copy(os.path.join(images_folder, img), folder)

split_dataset('dataset/images')

      学习率调度：在模型训练过程中，采用余弦退火算法作为学习率降低的策略。该算法能够在训练初期快速收敛，然后逐渐降低学习率，从而使模型在后期训练时更加稳定。此外，使用SimOTA标签匹配方法进行自动标签分类，能够提升标签匹配的精度，降低人工标注的工作量。

from torch.optim import SGD
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

# 在训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
    train(model, optimizer)
    scheduler.step()

      数据增强：为了提高模型的鲁棒性，采用Mosaic和MixUp两种数据增强方式。Mosaic能够在训练过程中生成更为多样化的图像样本，MixUp则通过线性组合多张图像及其标签，进一步丰富训练数据。这些增强方法有助于模型在面对不同场景时的适应性。

import torchvision.transforms as transforms

def get_transforms():
    return transforms.Compose([
        transforms.Resize((640, 640)),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2),
        transforms.ToTensor()
    ])

train_transforms = get_transforms()

      多线程：在训练过程中，为了提高数据加载的效率，运行线程数设置为8，这样可以更快地进行数据预处理和加载。所选用的优化器为SGD（随机梯度下降），它是深度学习中常用的优化算法，有助于加速模型的收敛。

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=8)

      模型构建与训练：以YOLOX-s模型为基础，使用双向特征金字塔网络（BiFPN）替换原特征融合网络PAFPN，以提升特征提取和融合的效果。通过卷积神经网络的组合，最终构建出适合建筑施工安全检测的深度学习模型。

from yolox.models import YOLOX

model = YOLOX(backbone='CSPDarkNet', neck='BiFPN', num_classes=num_classes)
model.train()

海浪学长项目示例：

最后

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