近日，技术与信息分公司在国际期刊《The Visual Computer》上发表了题为《基于YOLOv5的弱光照隧道环境个人防护装备增强检测》的研究论文，标志着集团公司在视觉智能技术研究与工程应用方面迈上新台阶。

　　该研究聚焦隧道施工安全监管中存在的效率低、易漏检等实际难题，阐述了自主研发的智能视觉检测系统。系统通过三项关键技术提升识别性能：引入通道度量注意力机制，增强弱光环境下的特征提取能力；采用自适应特征金字塔网络，提升对小目标和遮挡目标的捕捉精度；设计XIoU_NMS损失函数，显著降低复杂场景中的漏检率。经实测，系统检测精度高94.6%，为施工现场筑牢安全防线。

　　系统作为集团公司AI视频监控平台的核心组成部分，现具备安全帽、反光衣佩戴识别以及违规行为检测等功能，目前成功部署于17个项目，接入232路摄像头，实现从“人防”向“技防”的转变，大幅提升监管效率。

　　从智能系统的落地应用，到高水平论文的理论创新，分公司实现了隧道视觉智能化领域“实践－理论－再实践”的完整闭环。未来，分公司将继续深耕 AI 技术与工程领域的深度融合，以数智化转型驱动高质量发展，为交通建设安全保驾护航！（技术与信息分公司 科研中心 文/图）

图为论文首页截图