摘要
地铁施工环境复杂多变，存在诸多安全隐患，传统的安全监控手段难以满足实时预警的需求。
近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著进展，为地铁施工危险距离视频监控预警提供了新的解决方案。
本文首先介绍了地铁施工危险距离的概念及影响因素，以及传统的危险距离识别方法和基于深度学习的危险距离识别方法，并分析了YOLO2算法的原理和优缺点。
然后，本文设计并实现了一种基于YOLO2的地铁施工危险距离视频监控预警系统，详细阐述了系统的需求分析、架构设计、功能模块划分以及关键技术。
系统采用YOLO2算法对视频流进行实时目标检测，识别施工人员和机械设备，并根据预先设定的安全距离阈值判断是否存在危险接近行为，及时发出预警信息。
最后，本文通过实验验证了系统的有效性和可靠性，结果表明该系统能够准确识别地铁施工危险距离，并实时发出预警，有效提高了地铁施工现场的安全管理水平。
关键词：地铁施工；危险距离；视频监控；预警系统；YOLO2算法
近年来，随着城市轨道交通建设的快速发展，地铁施工安全问题日益受到关注。
地铁施工环境复杂，空间狭窄，人员和机械设备密集，存在着坠落、坍塌、触电、碰撞等多种安全风险。
其中，人员与机械设备之间的危险接近是导致事故发生的重要原因之一。
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