【摘 要】
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近年来,随着我国现代建筑产业的飞速发展,工地智能化等概念得到了越来越多的关注和推广。智慧工地强调建筑工地的智能监控和管理,提高工地监控、管理效率,极大改变建筑工地的安全管理模式。智能视频监控系统作为智慧工地的重要组成部分,借助智能视频分析技术对工地场景进行智能监测与分析,对可能影响安全的隐患,如未佩戴安全帽和安全带、非法入侵、非法遗留物等进行自动检测,自动生成报警、提示信息,为建筑工地智慧化的安全
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近年来,随着我国现代建筑产业的飞速发展,工地智能化等概念得到了越来越多的关注和推广。智慧工地强调建筑工地的智能监控和管理,提高工地监控、管理效率,极大改变建筑工地的安全管理模式。智能视频监控系统作为智慧工地的重要组成部分,借助智能视频分析技术对工地场景进行智能监测与分析,对可能影响安全的隐患,如未佩戴安全帽和安全带、非法入侵、非法遗留物等进行自动检测,自动生成报警、提示信息,为建筑工地智慧化的安全监管提供有力保障。建筑工地场景复杂,作业人员、作业车辆、各种物料数量多、种类繁杂,非法遗留物是工地的极大安全隐患。及时发现工地上的遗留物体,排除危险并避免安全事故的发生,尤其重要和迫切。目前,遗留物的判定主要还是靠人工查看监控,费时费力,严重依赖于工作人员的责任心和耐心细致程度。针对当前工地遗留物自动检测的研究还比较缺乏这一问题,本文对工地上的遗留物自动检测、自动识别进行了研究,并设计了一个遗留物智能检测系统进行验证。主要工作包括:（1）构建用于建筑工地遗留物检测和识别研究的数据集,包括建筑工地场景下的遗留物视频数据集和遗留物图像数据集。其中,视频数据集包括三十个背景、角度、光照、天气、遗留物尺度等多方面不同的视频序列,每个视频时长1到3分钟不等,能作为工地场景下的遗留物检测代表性数据集。（2）构建基于深度学习的工地遗留物检测算法。传统的运动目标检测算法,在背景复杂、光照变化大、目标尺度变化大等情况下,不能有效提取运动目标,对此,本文针对性地构建了融合多孔空间金字塔池化的运动目标检测网络模型,并将该网络模型运用到工地遗留物的检测过程中,通过对模型检测出的运动目标进行跟踪判断,实现了对工地遗留物的准确检测。（3）构建基于迁移学习的工地遗留物识别模型。针对采用网络模型从头训练数据集准确率低并且耗费时间的问题,本文在已有的网络模型基础上引入迁移学习实现对工地中遗留物的识别分类,通过对比不同网络模型结构的分类结果,选取结果最好的模型作为工地遗留物识别的模型。（4）设计和实现了面向智慧工地的遗留物智能检测系统,系统能有效检测出工地遗留物,自动进行报警、提示,验证了上述遗留物检测识别模型和算法的有效性,也说明本文方法能有效提升智慧工地的监控、管理效率。
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