基于YOLOv5算法的长江大保护水利工程项目多场景质量安全检测

DOI: 10.3880/j.issn.1006-7647.2025.02.012

 徐亮 陈旭 张卓 郑向泉

1.长江生态环保集团有限公司,湖北 武汉 4300142.河海大学商学院,江苏 南京 211100

摘要：为解决长江大保护水利工程项目施工中质量安全隐患检测效率低、主观性强、易漏检等问题,通过分析项目多场景质量安全检测任务需求,明确了各类质量安全隐患的具体场景,利用YOLOv5算法进行了图像增强优化并搭建了智能识别算法架构,采用现场拍摄、网络爬虫技术及项目部内部数据资源,搜集并整理了上千张高质量照片,构建了质量安全图像数据集.在此基础上,通过融入区域检测功能,多场景质量安全检测系统能对指定的作业区域进行精准监测,可以有效地避免误检情况,提升检测效率与准确性.

关键词：长江大保护水利工程项目质量安全检测图像增强多场景YOLOv5算法

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：长江生态环保集团有限公司科研项目 ( HBZB2022005 )  江苏省社会科学基金项目 ( 23GLD006 )  南京工程学院引进人才科研启动基金项目 ( YKJ202321 )