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申请/专利权人：杭州市交通运输发展保障中心;交通运输部科学研究院

摘要：本发明涉及工程事故隐患检测技术领域，尤其涉及一种对工程事故隐患进行检测的方法和系统，所述方法包括：S1、获取工程现场相关的待检测图像数据；S2、将所述待检测图像数据输入训练完成的改进YOLOv5目标检测模型；S3、使用所述改进YOLOv5目标检测模型，对所述待检测图像数据进行检测，得到所述待检测图像数据属于各种工程事故隐患类别的概率，选取概率最大的类别作为所述待检测图像数据的检测结果。本发明能高效地对工程事故隐患进行准确检测。

主权项：1.一种对工程事故隐患进行检测的方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取工程现场相关的待检测图像数据；S2、将所述待检测图像数据输入训练完成的改进YOLOv5目标检测模型；S3、使用所述改进YOLOv5目标检测模型，对所述待检测图像数据进行检测，得到所述待检测图像数据属于各种工程事故隐患类别的概率，选取概率最大的类别作为所述待检测图像数据的检测结果；训练所述改进YOLOv5目标检测模型，具体包括：收集工程现场相关的图像数据，对所收集的图像数据进行筛选整理，制作成训练集；应用Y0L0v5模型的主干网络，对所述训练集进行特征提取；应用Y0L0v5模型的颈部网络，对提取后的特征进行特征融合；训练阶段损失函数使用改进的边界框回归损失函数，所述改进的边界框回归损失函数为YIOU损失函数；所述YIOU损失函数包括三个部分，分别为IOU、边界框引力损失、长宽比损失；其中，所述IOU为交并比，考虑基本的预测框和目标框的重叠情况；所述边界框引力损失协同考虑预测框和目标框的面积差异，以及预测框和目标框中心点之间的距离差异；所述长宽比损失考虑预测框与目标框之间的形状差异；所述边界框引力损失为基于边界框互相吸引的引力损失，其计算方法见公式1： 式中，lossYL代表的是预测框和目标框之间引力的损失，ρ为预测框和目标框中心点之间的直线距离，m1代表的是预测框的面积大小，m2代表的是目标框面积的大小，m1×m2m1+m22是将预测框和目标框的面积进行归一化处理，利用基本不等式的性质可知，只有当目标框与预测框的面积相等或相近时，m1×m2m1+m22达到最大，则边界框引力的损失值达到最小化；通过公式1可知，边界框引力损失的函数值衡大于等于0，且预测框距离目标框越近、预测框和目标框的面积大小越相近，其值越小，直至降为0；同时可知，在计算边界框引力损失时，直到预测框与目标框的中心点重合，否则不会出现梯度降为0的情况，实现将与目标框距离近、面积相同或相近的预测框的快速回归；所述长宽比损失将预测框与目标框之间的长宽差异的绝对值占目标框的长宽的比值作为长宽损失值，所述长宽损失值按照长宽分别计算并进行加和后作为整体损失值，所述长宽损失值计算公式如下： 式中，losswh-w和losswh-h分别代表长和宽的损失，wl为目标框的长度，hl为目标框的宽度，wp为预测框的长度，hp为预测框的宽度；从公式2和3可知，losswh-w和losswh-h值恒大于等于0，且随着预测框的长宽与目标框的长宽差异的减小，其值越来越小，当预测框与目标框的长宽相近或相等时，losswh-w和losswh-h值达到最小值0，实现将与目标框形状相同、相近的预测框快速回归。

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