基于YOLOv5s的外脚手架隐患智能动态检测

针对脚手架工程隐患人工巡检效率低、实时排查难的问题，提出一种基于深度学习的隐患实时检测方法。利用添加噪声、随机裁剪等数据增强方式扩充数据集，提高模型在复杂环境下的鲁棒性；基于YOLOv5s目标检测算法建立脚手架工程隐患图像识别模型并进行训练测试，与YOLOv4、Faster R-CNN进行对比，验证模型的有效性。结果表明，在脚手架工程隐患检测任务上，YOLOv5s模型的均值平均精度达到92.23%，较YOLOv4提升8.11百分点；检测速度达到97.01帧/s，较Faster R-CNN提升5倍。轻量的YOLOv5s网络模型适合部署于嵌入式智能监控中，实时采集现场数据并进行隐患分类识别，有效缩短隐患发现时间，研究结果可为脚手架工程监控预警平台提供研究基础。