本文以北京市湖广会馆修缮项目为案例,探讨了卷积神经网络(CNN)与深度学习技术在建筑装饰工程中的创新应用。针对传统施工管理中存在的效率低、安全隐患多等问题,研究提出了一种基于YOLO v5算法的智能监控系统,结合颜色特性化建模与目标跟踪技术,实现了施工场景中多目标的实时检测与追踪。通过构建相机RGB到CIEXYZ的颜色转换模型,并结合标准色差判据,优化了目标分类的准确性;同时,在YOLO v5s算法基础上进行模型剪枝与多线程优化,显著提升了检测速度与轻量化水平。实验结果表明,系统对安全帽颜色识别的准确率达90%以上,检测帧率(FPS)超过40,能够有效满足复杂施工场景下的实时监控需求。本研究为建筑装饰工程的智能化管理提供了技术支撑,具有较高的工程应用价值。,资料为PDF文档格式.
本文档关键词:会馆,修缮,深度,湖广,监场
