YOLO-GL para la detección eficiente de múltiples objetivos en grandes FOV a través de la fusión de características...

Área de la Ciencia:

• Visión por computadora
• Inteligencia artificial
• Ingeniería de seguridad industrial

Sus antecedentes:

• Los sitios de construcción industrial presentan desafíos complejos de inspección de seguridad, incluidas las variaciones a gran escala y las dificultades de detección de múltiples objetos.
• La detección precisa de indicadores críticos de seguridad como llamas, humo, vestimenta del personal y comportamientos operativos es crucial, pero a menudo limitada por las tecnologías actuales.

Objetivo del estudio:

• Proponer YOLO-GL, una red mejorada de detección de objetos diseñada para superar las limitaciones de los métodos actuales de inspección de seguridad en entornos industriales.
• Mejorar la precisión y la robustez de la detección de indicadores críticos de seguridad en entornos industriales complejos.

Principales métodos:

• Desarrollo de YOLO-GL, con un módulo de fusión paralela local-global de varios niveles (C2f_gl) con mecanismos de atención para la representación de características a escala múltiple.
• Implementación de una arquitectura de fusión de características jerárquicas y un módulo de mezcla de características adaptativas (MSF y ACS) para la optimización semántica dinámica a escala cruzada.
• Experimentación extensa utilizando conjuntos de datos compuestos que combinan puntos de referencia públicos y colecciones de sitios industriales.

Principales resultados:

• YOLO-GL logró un rendimiento de vanguardia en la detección de llamas, con un aumento de mAP@0,5 en un 3,5% (70,8% a 74,3%) y mAP@0,5:0,95 en un 2,9% (38,7% a 41,6%).
• El modelo mantiene capacidades de procesamiento en tiempo real a 80,59 cuadros por segundo (FPS).
• Demostró una robustez superior en entornos industriales complejos en comparación con los métodos existentes.

Conclusiones:

• YOLO-GL ofrece un avance significativo en la detección de objetos para el monitoreo de la seguridad industrial.
• La arquitectura propuesta proporciona una solución eficaz y robusta para las inspecciones de seguridad en tiempo real en las obras.
• Las innovaciones en la fusión de características y los mecanismos de atención contribuyen a mejorar el rendimiento en escenarios desafiantes.