高速公路施工現場工人危險行為識別研究

許國敏 李偉 焦育威 楊洋 符劉旭 楊興濤 劉野

摘要：高速公路隧道、橋涵等施工現場工人的危險行為是造成安全事故頻發的主要因素之一，基于深度學習開展工人危險行為識別方法研究具有較好的應用前景。本文基于YOLOv5 改進了SLOWFAST 算法，將其應用到高速公路施工現場中，并設計了基于圖像識別的危險行為預警流程。在高速公路工地復雜場景下的測試表明，該方法的識別視頻幀率達到了40 左右，準確度達到90 左右，充分說明了該方法的有效性。

關鍵詞：高速公路；施工現場；危險行為識別；SLOWFAST；目標檢測

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）06-0089-03