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基于机器学习的建筑施工安全风险预测模型

说明

计算机视觉的核心是对图像数据的处理与分析。在施工现场，首先通过高清摄像头对施工环境进行实时拍摄，捕获现场的图像数据。为了确保图像的质量和清晰度，通常会采用高分辨率摄像设备，并根据现场光线条件进行动态调整。采集到的图像数据需要进行预处理，包括去噪、光照校正、图像增强等步骤，以确保后续分析的准确性。

计算机视觉技术在进行目标检测和行为分析时，通常需要大量的计算资源。特别是在施工现场，这种需求更加突出。实时性是安全隐患检测系统的关键要求，延迟过长可能会导致无法及时发现安全问题。因此，如何优化算法，提高检测