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基于卷积神经网络的建筑施工事故前兆识别算法

说明

施工现场的环境复杂多变，光照、天气等因素都会影响图像的质量。在实际应用中，低光照、高反差等条件下拍摄的图像可能导致目标识别的准确性降低。施工现场的背景较为复杂，遮挡物较多，这也会影响计算机视觉系统对目标的准确检测。如何提升图像采集设备的适应性，如何通过算法提高在复杂环境中的识别能力，仍然是当前技术发展中的重要挑战。

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），是当前计算机视觉领域最常用的技术之一。CNN通过模拟人类视觉神经系统的工作原理，能够在复杂的图像中提取多层次的特征，进行高效的目标检测与分类。