基于多种深度学习的高层建筑施工安全监测方法及系统

本发明基于多种深度学习的高层建筑施工安全监测方法及系统，所述监测方法包括以下内容：获取工作场所中员工佩戴安全帽和安全带情况的图像，构建数据集；采用StyleGAN‑T对数据集进行增强处理：首先使用获取的图像对StyleGAN‑T进行训练，并使用Fid评估指标对其进行评估，当Fid达到90以上终止训练；利用训练后的StyleGAN‑T获得目标数量的虚拟图像，生成虚拟数据；利用获取的图像和虚拟数据构建训练改进的YOLOv7深度神经网络的目标数据集；利用目标数据集训练改进的YOLOv7深度神经网络，用于工作场所中安全装备佩戴情况的安全监测，包括佩戴安全帽和安全带情况。本发明能够准确、高效地识别未正确佩戴安全装备的员工，为提高工作场所的安全性提供了有效的手段。