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作者：高明科;陈薇;丁勇;
单位：南京理工大学安全科学与工程学院;南京工业职业技术大学;
摘要：在工业生产现场，起重机械被广泛用于物料搬运，在运行过程中其吊钩对人员安全和财产会造成潜在的损害。为防止这些事故的发生，在基于双目视觉的基础上，提出一种YOLOv5小目标检测算法，通过识别物添加和双目视觉结合的方法实现了起重机吊钩的快速、精确定位。同时，在OpenCV和Python环境下分别对YOLOv5的4种经典网络模型进行训练和预测，并进行了现场实时数据采集、误差分析与校正。研究结果表明，YOLOv5s模型的单帧检测时间为0.15 s,mAP值达到了99.3%，完全满足现场实时响应和定位精度的要求。
关键词：桥式起重机;;起重机吊钩;;双目视觉;;YOLOv5;;小目标检测;;目标定位
基金资助：国家重点研发计划资助项目（2022YFC3005502）;; 国家自然科学基金长江水科学研究联合基金项目（U2240221）;国家自然科学基金资助项目（51979174）
