基于 AI 的工地施工安全监控系统的设计与实现论文 .docxVIP

本科毕业论文( 设计)

题 目： 基于AI的工地施工安全

监控系统的设计与实现

院(系)别： 人工智能学院

专 业： 数据科学与大数据技术

年 级： 202X级

学 号： 202XXXXXX

姓 名： XXX

指导教师： （签名（职称））

2024年 X月 X日

基于AI的工地施工安全监控系统的设计与实现

摘要

传统监控手段存在监控盲区、信息处理能力有限等问题，无法实现对工地全方位、实时的监控和预警，导致施工人员的生命安全和财产安全受到威胁。而随着人工智能技术的不断发展，尤其是计算机视觉、深度学习等技术的成熟，人工智能技术在工地施工安全监控领域的应用前景日益广阔。因此，基于人工智能技术（AI）的工地施工安全监控系统可用于解决当前工地施工安全管理面临的诸多挑战，具有重要的研究意义和实践价值。它可以实现对施工现场的实时监控与预警，有效提高施工安全管理的效率和水平，减少事故发生的可能性，最大限度地保障施工人员的生命安全和财产安全，推动工程施工的安全可持续发展。同时，本研究还可以借鉴和应用AI技术在其他领域的成功经验，促进相关技术的进步和创新，为工地施工安全监控系统的设计与实现提供新的解决思路和方法。

本研究利用相关目标检测和神经网络技术，在图像处理领域进行了探索，特别是针对施工工地的目标检测系统。使用Python语言和YOLOv7目标检测技术构建了该系统，主要包括输入层、卷积层、池化层和全连接层等组成部分。首先，对图像进行了预处理，包括数据增强等操作，然后经过骨干网络提取特征。接着，通过颈部模块对提取的特征进行融合处理，获取不同尺寸的特征。最后，将融合后的特征送入检测头进行检测，输出检测结果。为保证系统准确性，进行了软件编程调试，直至程序能够正确完成测试并得到最终的检测结果。

在系统的最后阶段，设计了基于PyQt5的GUI界面，以方便实验操作。此GUI界面包含了多项功能，包括了摄像头识别安全帽、火灾识别和人数识别。通过该界面，用户可以方便地进行实验操作，并实时监测工地的情况。经过多次训练和测试，最终实现了全方位监测工地的系统，提高了实时性和精度，目标检测效果较好。

关键词：深度学习 YOLOv7 目标检测 卷积神经网络 Python语言

目 录

1绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究情况 2

1.3研究思路与研究内容 2

1.4论文结构安排 3

2深度学习理论 4

2.1目标检测技术 4

2.2卷积神经网络（CNN） 5

2.3损失函数 6

2.4本章小结 7

3基于YOLOv7施工工地安全检测算法设计 8

3.1YOLOv7算法理论基础 8

3.2YOLOv7算法流程 9

3.3数据集的准备 10

3.4工程总体介绍 12

3.5各模块说明 12

3.6GUI界面设计 15

3.7本章小结 19

4系统特色与性能评价 20

4.1系统特色 20

4.2主观评价 20

4.3客观评价（实验对比） 21

4.4本章小结 22

结论 22

参考文献 23

致谢 24

基于

基于AI的工地施工安全监控系统的设计与实现

PAGE

PAGE1

阳光

阳光学院本科生毕业论文（设计）

PAGE

PAGE2

1绪论

1.1研究背景及意义

随着全球城市化进程的不断推进和建筑行业的持续发展，施工工地作为城市建设的重要环节，其安全管理和效率提升日益成为关注焦点。我国是基建大国,建筑业的发展呈现逐年递增的趋势,同时伴随着互联网科技的迅猛发展,我国在大数据、人工智能、AI技术等领域取得较大成果,进一步推进了智慧工地安全管理方面的发展[1]。近年来，建筑施工行业的事故率虽然不断降低,但安全生产形势依然严峻[2]。传统的施工工地安全管理方式往往依赖于人工巡查，存在着人力资源有限、监控范围受限、容易疏漏等问题，难以做到全方位、实时的安全监测。安全帽作为生产生活中常见的防护用具,可以在很大程度上保障施工场景下工人的生命安全[3]。因此，引入人工智能技术成为了解决施工工地安全管理难题的重要途径之一。目前，基于深度学习的目标检测技术在图像处理领域取得了巨大的成功，而YOLOv7作为其中的代表之一，具有快速、准确地识别图像中目标的特点，因而被广泛应用于施工工地的安全监测中。通过YOLOv7目标检测技术，可以对施工工地