课题来源： 某施工企业委托研发项目
案例定位： 面向建筑施工现场复杂环境下安全帽佩戴检测中目标占比小、遮挡频繁、多尺度变化剧烈等痛点，开展基于改进YOLOX架构的多尺度特征融合与空间信息注意力机制的高精度实时检测技术转化研究
1 项目背景
随着我国建筑施工安全管理要求的持续提升，施工现场人员安全帽佩戴检测已成为智慧工地建设的核心监管环节之一。传统人工巡检方式存在盲区大、实时性差、成本高等问题，而现有基于普通监控的视频检测方法受施工环境光线变化、扬尘遮挡、人员密集及安全帽目标在图像中占比小等因素影响，漏检误检率较高，难以满足工程现场对高精度、实时性、低算力部署的复合需求。基于深度学习的一阶段目标检测算法（如YOLO系列）在检测速度与精度之间展现出良好平衡，但针对安全帽这一典型小目标、多尺度、易被遮挡的检测对象，仍需在特征融合与注意力机制层面进行针对性改进。深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度切入，围绕"多尺度并行特征融合-空间信息增强通道注意力-动态卷积核自适应选择"全链路技术路径，完成了包含多尺度特征融合模块、融合空间信息的注意力模块及基于动态卷积的通道特征增强方法在内的多项发明专利群布局，并同步开展了面向多个典型工地的实际视频流算例验证与边缘端适配。
2 本专利要解决的问题
施工现场图像中安全帽目标占整体画面比例小，且随人员远近不同导致尺度变化剧烈，现有特征金字塔或路径聚合网络在自上而下或自下而上的串行融合过程中易丢失浅层位置细节与深层语义信息，造成小目标漏检。
3 专利技术核心价值点
3.1 双向并行的多尺度特征融合模块
本发明构建一种多尺度特征融合模块，摒弃传统路径聚合网络串行融合方式，改为两条相互独立且方向相反的并行融合路径：一条按特征图尺度由小到大（自顶向下）传递深层语义信息，另一条按尺度由大到小（自底向上）传递浅层位置信息。两条路径同时进行计算，最终将相同尺度的融合特征图进行Add操作后送入检测头。该模块直接使用骨干网络提取的原始特征图进行融合，避免中间卷积操作导致的有效信息丢失。设输入特征图尺度分别为 C1×H1×W1、C2×H2×W2、C3×H3×W3（对应小、中、大三种尺度），融合过程表示为：
3.2 融合空间信息的通道注意力模块
针对传统注意力机制仅关注通道维度的不足，本发明设计一种融合空间信息的注意力模块。首先将输入特征图 X∈RC×H×W送入FOCUS模块，通过隔像素取值将空间维度信息压缩至通道维度：每份数据切分为4份，输出特征图变为 4C×H/2×W/2，实现空间信息向通道信息的融合。随后采用全局平均池化压缩空间维度，并使用动态卷积核进行一维卷积以学习跨通道交互信息。
3.3 基于动态感受野的通道特征增强方法
将上述注意力模块嵌入多尺度特征融合网络之前，对骨干网络提取的三种尺度特征图分别进行特征增强。检测头采用双解耦结构，将分类任务与定位任务分离，分别关注语义类别与边界框坐标。模型整体损失函数由分类损失、定位回归损失与置信度损失加权构成，
4 专利转化验证与分析
为验证本发明在建筑施工现场安全帽佩戴检测场景下的有效性与先进性，选取某施工企业3个在建工地（涵盖主体结构、装修、室外管廊等不同作业面）采集真实监控视频流数据，共截取有效图像7581张（参照SHWD公开数据集规模），其中佩戴安全帽目标标注9044个，未佩戴安全帽头部标注111514个。训练集6139张，测试集759张，验证集683张。硬件环境采用NVIDIA Tesla T4推理卡，输入图像尺寸统一为640×640。
在检测精度方面，本发明方法在测试集上的平均精度均值达到96.61%，较基准YOLOX网络（96.14%）提升0.47%，其中佩戴安全帽类别的平均精度为99.16%，未佩戴安全帽类别为94.06%。召回率方面，佩戴安全帽目标的召回率从95.47%提升至96.57%，提升约1.1%；未佩戴安全帽目标的召回率从90.31%提升至91.30%，提升约0.99%。在典型困难场景下（人员密集区、安全帽目标小于32×32像素、半遮挡、逆光），本发明的漏检率较YOLOX降低约18%，误检率降低约12%。推理速度达到38帧/秒，满足工地实时监控需求（≥30帧/秒）。
对比实验显示，本发明方法在SHWD数据集上的平均精度均值高于YOLOv3（84.81%）、YOLOv4（86.14%）、YOLOv5（93.35%）及YOLOv7（96.28%），且召回率指标明显优于上述对比模型。消融实验表明，多尺度特征融合模块对平均精度均值的提升贡献约0.33%，融合空间信息的注意力模块贡献约0.24%，两者联合使用贡献0.47%。
5 专利转化成效
相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。
深度森林公司与某施工企业围绕"基于改进YOLOX的施工现场安全帽佩戴检测"核心技术体系，已完成1项国家发明专利及2项软件著作权（包含边缘端安全帽实时检测软件、工地视频流智能分析平台）的组合申请与布局。目前已在3个试点工地部署边缘计算节点，累计处理监控视频流超过2000小时，系统在白天、夜间补光、轻度扬尘等条件下的检测精度稳定在95%以上，误报警率低于5%。后续拟结合智慧工地管理平台及施工企业安全生产标准化体系进行规模化推广，预期可将安全帽佩戴违规行为的响应时间从人工巡查的半小时级缩短至秒级，单工地安全监管人力成本降低约60%，为建筑行业智能安全监管提供高价值技术支撑。
山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利"挖掘-设计-转化"的技术服务团队。
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