优化Swin Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法

为减小塔式起重机运行安全隐患，提高机器视觉检验销轴连接状态的准确率，提出一种优化Swim Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法；首先通过采集工地现场塔式起重机销轴安全状态图像，创建数据集；其次对数据集中销轴安全状态分类，并进行独热编码；然后基于Swin Transformer算法，建立销轴安全状态的识别模型，构造和优化损失函数；再运用AdamW优化器更新梯度，经过1 000次训练迭代后得到最终模型；最后在所创建的销轴图像数据集上，进行试验验证。结果表明：所提优化算法提高了塔式起重机销轴安全状态识别能力：准确率为99.4%、平均精度为99.4%,平均召回率为99.4%,平均特异度为99.6%,呈现出良好的分类和泛化能力；同时明显优于ShuffleNet、DenseNet和EfficientNet等3种典型算法；与原Swin Transformer算法相比，准确率也提高了3.6%。