基于计算机视觉的基坑工程关键目标识别研究

摘要

针对复杂工程现场人员、材料、机械设备等多种目标精准识别难的问题，本文采用基于YOLOv7框架的目标检测模型，通过航拍图片、场地实拍、视频流切片等方式制作并增强数据集，结合迁移学习、冻结训练等方式进行模型训练，并通过剔除小目标数据的方式增强了工程目标的检测精度，使得mAP（全类平均准确率）提高到79.47%，大大提高了对工程目标的识别精度和速度。

关键词

基坑工程 / 目标检测 / YOLOv7 / 风险识别