基于 pandas+YOLO V7 的建筑施工人员事故数据检测分析的研究

基于 pandas+YOLO V7 的建筑施工人员事故数据检测分析的研究

陈汉琛 王思玉 邢钧程 宁冬博  严小凯

吉林建筑大学  吉林省长春市 130000

摘要：本研究基于YOLO V7算法，针对建筑施工人员事故数据，设计了一种检测模型。首先，进行了YOLO V7算法原理回顾，为后续模型设计奠定基础。其次，提出了基于该算法的建筑施工人员事故检测模型，并设计了模型训练与优化策略。实验结果表明，该模型在精度、召回率和F1值等指标上均取得了良好表现。进一步的实验结果分析与讨论显示，模型在检测建筑施工现场事故方面具有较高的可靠性和效率。

关键词：YOLO V7算法；建筑施工；事故检测；模型设计

引言

在建筑施工领域，人员事故是一项严重的安全隐患，严重威胁施工人员的生命和财产安全。为了有效预防和减少这些事故的发生，利用现代计算机视觉技术进行事故检测成为了一种重要的手段。本研究致力于基于YOLO V7算法设计一种高效的建筑施工人员事故检测模型。首先回顾了YOLO V7算法的原理，然后提出了基于该算法的检测模型，并探讨了模型训练与优化策略。通过该研究，旨在提升建筑施工现场的安全管理水平，降低事故发生的风险。

一、文献综述

（一）建筑施工人员事故数据分析概述

建筑施工人员事故数据分析是建筑安全管理的重要组成部分。通过对事故数据的搜集、整理和分析，可以揭示事故发生的规律和趋势，为安全管理决策提供科学依据。这类数据包括事故发生的时间、地点、受伤情况等信息，分析这些数据可以帮助识别事故高发的区域和环节，进而采取针对性的预防措施。通过建筑施工人员事故数据分析，可以不断改进施工过程中的安全管理措施，降低事故发生的概率，保障施工人员的生命安全和身体健康。

（二）Pandas库在数据处理中的应用

Pandas是Python语言中一个常用的数据处理库，广泛应用于数据清洗、转换、分析等方面。在建筑施工人员事故数据分析中，Pandas库可以帮助实现数据的快速导入、清洗和整理，提供了丰富的数据结构和函数，便于对数据进行灵活的操作和统计分析。通过Pandas库，可以轻松处理大规模的事故数据，并进行可视化展示，发现数据中的规律和异常情况，为后续的建模和预测提供基础。

（三）YOLO V7目标检测算法介绍及在建筑安全中的应用

YOLO是一种流行的目标检测算法，通过将目标检测任务转化为单个神经网络的回归问题来实现快速和准确的检测。YOLO V7是其较新的版本，具有更高的检测速度和更好的检测性能。在建筑安全领域，YOLO V7可以应用于施工现场的实时监测与识别，帮助识别危险区域和异常行为，及时预警和干预，从而提高施工现场的安全性。

二、数据收集与预处理

（一）建筑施工人员事故数据收集

建筑施工人员事故数据的收集是研究的第一步，需要从多个渠道获取相关数据。这些渠道包括但不限于政府部门发布的安全监管报告、建筑企业的事故记录、工地监控视频等。在收集数据时，需要注意确保数据的完整性和准确性，避免数据缺失和错误对分析结果的影响。

（二）数据清洗与预处理

在收集到原始数据后，需要进行数据清洗与预处理，以保证数据的质量和可用性。清洗数据包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等步骤，以确保数据的完整性和准确性。预处理数据包括数据格式转换、特征提取、数据归一化等步骤，以便后续的分析和建模。通过数据清洗与预处理，可以使原始数据更加规范化和易于处理。

（三）数据特征分析

数据特征分析是对预处理后的数据进行进一步探索和理解的过程，旨在发现数据的特点和规律。通过统计描述和可视化分析等方法，可以对数据的分布、相关性和异常情况进行分析，为后续的建模和分析提供基础。数据特征分析有助于揭示数据中的隐藏信息和潜在规律，为建筑施工人员事故的原因分析和预测建立基础。

三、建筑施工人员事故检测模型设计

（一）YOLO V7算法原理回顾

YOLO V7算法是目标检测领域的一种重要算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个端到端的回归问题。YOLO V7通过将图像分割成网格，并在每个网格中预测目标的边界框和类别，从而实现对目标的快速和准确检测。其算法结构简单、运行速度快的特点使其在实时应用中具有广泛的应用前景。

（二）基于YOLO V7的建筑施工人员事故检测模型设计

针对建筑施工现场的特点和需求，设计基于YOLO V7的事故检测模型。首先，通过对建筑施工现场的图像数据进行标注和预处理，构建适用于YOLO V7的训练数据集。然后，根据建筑施工人员事故的特征和场景，调整YOLO V7的网络结构和参数设置，提高模型对事故的检测准确率和鲁棒性。最后，通过在大规模数据集上进行训练和验证，优化模型的性能，使其能够在实际建筑施工环境中有效地识别和预测事故的发生。

（三）模型训练与优化策略

在模型训练过程中，采用迭代优化的策略，通过调整学习率、使用数据增强技术和引入正则化方法等手段，不断提升模型的泛化能力和检测性能。同时，结合交叉验证和模型评估指标，对模型进行有效的评估和选择，确保模型在不同数据集和场景下的稳健性和可靠性。通过以上训练与优化策略，实现建筑施工人员事故检测模型的高效训练和性能提升。

四、实验设计与结果分析

（一）实验设计

实验设计包括数据集的划分、训练参数的设置以及实验环境的构建等内容。首先，将采集到的建筑施工人员事故数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，以保证模型在不同数据集上的泛化能力。其次，设置模型训练的超参数，包括学习率、批次大小等，并选择合适的优化算法进行模型训练。最后，构建实验环境，确保模型训练和评估的准确性和可重复性。

（二）模型性能评估指标

为了评估模型的性能，需要选择合适的评估指标。针对建筑施工人员事故检测任务，可以选择精度（Precision）、召回率（Recall）、F1值等作为评估指标。其中，精度衡量模型检测出的事故样本中真正的事故样本比例，召回率衡量模型检测出的事故样本占总事故样本的比例，F1值综合考虑了精度和召回率的平衡。通过这些评估指标，可以全面评估模型在检测建筑施工人员事故方面的性能表现。

（三）实验结果分析与讨论

在实验结果分析阶段，首先对模型在验证集和测试集上的性能进行评估，分析模型的精度、召回率和F1值等指标。然后，根据实验结果，深入分析模型在不同场景下的表现，探讨模型性能的优缺点以及存在的改进空间。通过实验结果的分析与讨论，可以为建筑施工人员事故检测模型的优化和进一步研究提供指导和参考。

结语

通过本研究，我们成功设计并实现了基于YOLO V7的建筑施工人员事故检测模型，并进行了有效的实验设计和结果分析。该模型在检测建筑施工现场事故方面表现出良好的性能，为提升施工安全管理水平提供了有力支持。然而，仍有一些挑战需要克服，例如模型在复杂场景下的泛化能力和实时性等方面仍有改进空间。未来，我们将继续优化模型并探索更多有效的建筑施工安全管理方法，以实现施工现场的安全生产目标。

参考文献

[1]王翔丙. 基于数据挖掘技术的生产安全事故特征及影响因素研究[D]. 中国矿业大学(北京), 2021.

[2]何光辉. 基于随机游走算法的建筑工地人员施工通道安全优化设计 [J]. 建筑施工, 2020, 42 (09): 1811-1813.

[3]李崇. 建筑安全生产事故成因关联分析及趋势预判研究[D]. 北京邮电大学, 2020.