《表1 锚边界框预测值：基于深度学习的电力基建现场安全管控系统》

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《基于深度学习的电力基建现场安全管控系统》

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建筑工地通过视频监控设备实时获得工地施工人员作业视频，并采用视频流实时处理的方式实现建筑工地施工现场的目标定位和检测。视频监控设备通常架设在施工场地边缘的高处位置，架设高度约有10 m左右，因此监控视频在工作状态下具有15°～30°的俯视角，其获得的施工人员施工画面就是非正面成像，经投影后，目标纵向尺寸变化，从而导致成像画面长宽比变化。这也直接影响了我们对于锚边界框预设初始值的确定，我们采用K-means算法对施工基建现场的5类管控目标——安全帽、安全带及吊钩、违规翻越行为、抽烟行为、标识牌的标注尺寸进行聚类分析，形成9个锚边界框预测值，对应着3个分支网络输出3种尺寸的特征图见表1。