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	基于改进YOLOv5的建筑工人着装
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	智能检测算法研究
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摘要

针对建筑工地施工人员在施工现场着装不规范这一安全隐患，本研究首先构造了一个真实场景下的工人着装数据

集，然后在YOLOv 5的基础之上，提出了一个改进的YOLOv 5模型。具体而言，针对YOLOv 5对小目标检测精度和可信度不

高的问题，改进模型首先在 YOLOv 5 的 Head 部分增加针对小目标的特征提取层，然后将 YOLOv 5 的 C3 模块改为 Bottle

neckCSP模块，并将激活函数为SiLU，减少卷积操作的同时增加模型的平滑性和非单调性。实验结果表明，改进模型的性能均

优于YOLOv 5。

关键词 ：

工地工人, 着装检测, YOLOv 5, 小目标

年卷期日期: 2023-04-10 出版日期: 2023-07-24

引用本文:

杨继琼高婕常合友卢永奇.

基于改进YOLOv5的建筑工人着装

智能检测算法研究

[J]. 电脑与电信, 2023, 1(4): 49-.
YANG Ji-qiong GAO Jie CHANG He-you LU Yong-qi.

Research on Intelligent Detection Algorithm for Construction Workers' Clothing

Based on Improved YOLOv5

. Computer & Telecommunication, 2023, 1(4): 49-.

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