基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测

刘威; 卢妍洁; 高焜; 李梓轩; 琚贇; 张之刚

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.04

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基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测

人工智能 | 更新时间：2026-10-17

- 基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测
- 基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测
- 电力信息与通信技术 2025年23卷第7期页码：30-37
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学控制与计算机工程学院
  2. 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(62373149)
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.04
  中图分类号： TM08;TP183;TP391.41
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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刘威, 卢妍洁, 高焜, 等. 基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测[J]. 电力信息与通信技术, 2025,23(7):30-37.

刘威, 卢妍洁, 高焜, et al. 基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测[J]. 2025, 23(7): 30-37.
刘威, 卢妍洁, 高焜, 等. 基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测[J]. 电力信息与通信技术, 2025,23(7):30-37. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.04.

刘威, 卢妍洁, 高焜, et al. 基于YOLO-Efficient的高空作业安全带检测[J]. 2025, 23(7): 30-37. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.07.04.

摘要

为了提升高空作业场景下安全带的检测效率和准确性，文章基于YOLOv8模型提出一种YOLO-Efficient的改进模型。首先，基于分组归一化算法设计轻量化的检测头GNHead，该检测头采用了GNConv替换传统的3x3卷积，提升检测头定位和分类的性能，使用共享卷积技术，有效减少模型整体的参数量，添加Scale层对特征进行缩放，增强模型对不同尺度目标的适应性。其次，在骨干网络部分，采用KernelWarehouse通用动态卷积取代传统的YOLOv8网络中的Conv模块和C2f模块，KWConv通用动态卷积通过在各层之间巧妙地共享和混合预定义的部分，可以使用更少的参数实现更高的灵活性和更优的功能。进一步减少计算量，并显著提高了检测速度，使模型更适合实时监控应用。最后，使用WIo Uv2损失函数代替原损失函数CIoU，使模型进一步聚焦于中高质量锚框，从而降低边界回归损失，显著提高检测精度。综合这些优化措施，YOLO-Efficient模型在确保高检测准确率的同时，实现快速检测，并以电厂高空作业安全监控作为典型应用场景，验证所提方案的有效性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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