| 基于邊緣計算的智慧工地視頻分析系統設計 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>5315 K | |
| 標簽： 邊緣計算 智慧工地 視頻分析 | |
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| 文檔介紹：為精準識別工地工人未正確佩戴安全帽行為，并且實現系統快速響應問題，設計了一款采用邊緣側部署的智慧工地視頻分析系統。系統硬件方案使用兩顆AX650N芯片級聯的方式，顯著提高系統計算能力。軟件方案采用Ubuntu操作系統，基于主流目標檢測算法YOLOv8n，通過使用共享卷積層的空洞卷積替換SPPF模塊中的池化層提升檢測速度和精度；引入動態非單調調頻的WIoU損失函數來提升對低質量樣本的檢測能力。實驗結果表明，優化后的算法模型平均檢測精度提高了1.8%，模型權重所占空間減少17.4%，模型檢測速度提高了7.3%。在多個實地場景下進行系統測試，視頻目標行為智能分析結果成功率都達到97%以上，且平均響應時間在1 s以內，此系統可以顯著提高工地的管理效率與安全性。 | |
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