基于YOLO 算法的冷库作业安全预警系统研究

随着生鲜电商、医药冷链等业态的快速崛起，中国冷链物流市场规模已从 2022 年的 6371 亿元向 2025 年预期的 8970 亿元高速扩张，年均复合增长率超 12% ，但作为冷链“心脏”的冷库却面临严峻安全挑战，如作业人员未戴安全帽、未穿反光背心、吸烟。这些安全隐患可能会导致人员受伤甚至死亡，造成设备损失和生产停工，严重影响冷库的安全运行和生产效率。传统安全监测方法多依赖于人工巡视，该方式效率低、盲区多、漏检率高，难以全面地监测冷库作业区域，且对人类视觉的要求较高。通过基于 YOLO 算法的冷库作业安全预警系统实时监测作业人员安全状况、违规作业行为等，构建覆盖冷库作业全流程的主动预警体系，破解企业“急难愁盼”的安全管理难题，推动冷链企业数字化智能化升级。

1 YOLO 算法技术综述

近年来，随着机器视觉和深度学习技术的发展，基于 YOLO 算法的⽬标检测技术在多个领域得到了⼴泛应⽤，包括实验室安全监测、矿井安全监测、施⼯现场⼈员穿戴规范性检测以及电⼒⾏业⽬标检测等。YOLO 算法以其⾼效、准确的特点，成为解决复杂场景下⽬标检测问题的有效⼯具。通过分析现有⽂献中关于YOLO 算法在复杂环境下的改进⽅法及其在不同场景中的应⽤，为冷库作业安全预警系统的设计与实现提供理论依据和技术参考，从⽽提升冷库作业的安全性和效率。

1.1 基于 YOLO 算法的安全帽检测优化

在冷库作业、建筑⼯地、电⼒运维等⾼危作业场景中，安全帽佩戴监管是预防⼈⾝伤害事故的关键环节。然⽽，传统的检测⽅法存在误检率⾼、⼩⽬标密集分布易漏检等问题，因此需要通过优化YOLO 算法来改善这些问题。张艺之（2025）在其研究中提出了⼀种基于 YOLOv4 的优化算法，通过加⼊注意⼒机制 CA 模块和改进特征⾦字塔⽹络 FPN，提升了模型的特征提取能⼒和检测准确率。实验结果显⽰，改进后的算法在精确率、召回率和平均精度⽅⾯均有显著提升。⻔庭⽴（2025）则基于 YOLOv5 和 YOLOv8 算法，设计了适⽤于复杂环境和低照度场景帽检测算法，通过引⼊ CBWT3 模块和C2f 模块，提⾼了模型在复杂环境下的检测精度。

1.2 基于 YOLO 算法的轻量化模型设计

在许多应⽤场景中，如冷库作业、矿井安全监测、施⼯现场⼈员穿戴规范性检测等，需要在保证检测精度的同时，尽可能减少模型的计算复杂度和参数量。刘楠（2025）提出了⼀种轻量化 YOLOv8-BG 模型，通过引⼊BiFPN 和轻量化结构，减少了模型的参数量和计算量，同时保持了较⾼的检测精度。肖振久等⼈ （2025）设计了 DELOLO 轻量化模型，通过动态特征融合⽹络和轻量化共享卷积检测头，实现了模型的轻量化，同时保持了较⾼的检测精度。

1.3 YOLO 算法用于冷库作业安全检测的优势

与其他目标检测算法相比，YOLO 算法在冷库作业安全检测中具有显著的优势。YOLO 算法的检测速度极快，这一特点使其能够满足冷库作业对实时性的严格要求。冷库中的作业场景复杂多变，人员和设备的活动频繁需要及时检测出潜在的安全隐患。YOLO 算法将目标检测视为一个单一的回归问题，一次性处理整个图像，避免了复杂的多阶段检测流程，大大缩短了检测时间。例如，在处理冷库的监控视频流时，YOLO 算法能够以每秒数十帧的速度对图像进行分析，快速识别出人员、设备和货物的状态，及时发现未佩戴防护装备、设备异常运行等安全违规行为，并立即发出警报，为及时采取措施提供了宝贵的时间。相比之下，一些传统的两阶段目标检测算法，如 R-CNN 系列算法，需要先生成候选区域，然后对每个候选区域进行分类和精细化，检测过程繁琐，速度较慢，难以满足冷库实时安全检测的需求。

YOLO 算法具有较高的精度。随着版本的不断更新，YOLO 算法在网络结构和训练方法上不断改进，其检测精度得到了显著提升。例如，YOLOv5和 YOLOv8 在多个数据集上都取得了出色的检测性能，与其他先进的目标检测算法相比具有很强的竞争力。在冷库作业安全检测中，高精度的检测结果至关重要。只有准确地识别出目标和安全违规行为，才能为后续的安全管理提供可靠的依据。YOLO 算法通过深度卷积神经网络对图像进行特征提取和分析，能够有效地提取出冷库场景中的各种特征信息，准确地判断出人员、设备和货物的状态，减少误检和漏检的情况发生。YOLO 算法的快速检测速度、较高的精度和强大的泛化能力，使其成为冷库作业安全检测的理想选择，能够为保障冷库作业安全提供有力的技术支持。

2 基于 YOLO 算法的冷库作业安全检测方案设计

2.1 系统整体架构

系统架构由数据采集、图像识别、实时检测、报警和数据记录分析模块构成。数据采集模块从冷库关键区域部署的摄像机获取图像，传至图像识别模块。该模块基于 YOLO 算法构建模型，先预处理图像，再识别目标和判断安全违规行为。实时检测模块处理识别结果，发现异常传至报警模块，后者通过多种方式报警。数据记录分析模块记录检测数据并分析，为安全管理提供支持。

2.2 数据采集与预处理

2.2.1 高清摄像机部署

冷库环境特殊，在货物存储区每 200 平方米至少设 1 台耐低温、防爆摄像机，高 3 米以上且避开冷风机出风口；通道用带云台控制的高速球机；设备区用防爆摄像机并离潜在泄漏点 5 米以上，设防爆接线盒。

2.2.2 图像数据采集策略

不同时段采集，高峰期反映繁忙作业情况，非高峰期补充数据多样性；

针对正常、光线暗、货物堆放杂乱、人员违规操作等不同场景采集。

2.2.3 数据预处理步骤

包括去噪（用中值滤波、高斯滤波等除噪声）、增强（用直方图均衡化、对比度拉伸等提高对比度和亮度）、尺寸调整（按 YOLO 模型要求用双线性、双三次插值等算法缩放图像并保持长宽比 ）。

3 基于 YOLO 算法的图像识别模型构建

3.1 模型选择与参数配置

YOLO 算法有多个版本，YOLOv5 因模型轻量化、检测速度快、精度较高且易训练部署，适合冷库作业安全检测。它采用 CSPNet 结构，引入自适应锚框机制。确定使用 YOLOv5 后，需合理配置参数。学习率初始值常设为 0.001 左右，采用衰减策略。批次大小根据数据集规模和硬件条件，一般设为 16 或 32。

3.2 训练数据集的准备

高质量训练数据集影响模型性能，要收集、标注大量相关图像。收集时涵盖冷库各种场景，从监控视频截取或现场拍摄，不同光照、角度采集以增加多样性。标注需标记目标类别和位置信息，用专业工具生成标注文件。还采用数据增强技术，通过随机裁剪、旋转等变换扩充数据集，防止过拟合。

3.3 模型训练过程

用标注数据集训练 YOLOv5 模型，通过反向传播优化权重。训练前将数据集按 70% 、 15% 、 15% 划分为训练集、验证集和测试集。训练时输入图像，模型前向传播预测，对比预测与真实信息算损失值，反向传播更新权重。训练中关注收敛和性能，通过监控指标防止过拟合，达标后停止训练。

4. 冷库作业安全检测的实时目标检测与报警实现

4.1 实时目标检测流程

将训练好的 YOLO 模型部署到检测系统，对高清摄像机实时视频流检测，流程如下：

（1）实时视频流传输：高清摄像机采集视频流，用 UDP 传输以确保稳定实时。视频流预处理：分割视频流、控制帧率、缩放图像尺寸、调整亮度对比度等。

（2）目标检测：输入预处理图像，模型预测目标类别、位置和置信度。（3）目标跟踪：用 SORT 算法结合卡尔曼滤波和匈牙利算法跟踪目标，分配 ID 记录轨迹。

4.2 检测结果判定与报警机制

制定安全和违规行为判定标准。人员未戴安全帽、未穿防寒服或停留超安全时间阈值，设备运行参数异常或有异常现象，判定为违规或异常。检测到违规或异常时，通过声光报警、短信通知管理人员、在用户界面弹出提示框等方式报警，降低安全事故风险。

5 冷库作业安全检测的数据记录与分析

5.1 数据记录内容与方式

冷库作业安全检测系统对每次检测的详细信息进行全面记录，这些记录内容包括检测时间、检测位置、检测目标以及检测结果等关键信息。在检测时间方面，精确到秒级记录，确保能够准确追溯事件发生的时间节点，为后续的事故分析和责任认定提供准确的时间依据。检测位置则具体到冷库内的区域编号、货架位置等，通过高精度的定位技术和详细的地图标注，能够快速确定安全隐患发生的具体地点。

对于检测目标，会明确记录是人员、设备还是货物等不同类别，并且针对人员会记录其身份信息（若系统具备人员识别功能），对于设备会记录设备型号、编号等，以便准确识别和跟踪每个检测目标。检测结果详细记录目标是否存在安全违规行为，如人员未佩戴安全帽、设备异常运行等具体情况，并对违规行为的严重程度进行分级，分为轻微、一般和严重三个等级，以便后续采取相应的处理措施。

5.2 数据分析方法与应用

根据统计分析得到的违规行为高发区域和时间段，制定针对性的安全管理策略，如在违规行为高发区域设置明显的安全警示标识，加强对该区域的监控和巡查力度；在高发时间段加强对作业人员的安全教育和培训，提高作业人员的安全意识 。根据关联分析发现的潜在安全风险因素，提前制定应急预案，当出现相关风险因素时，能够迅速启动应急预案，采取有效的措施进行处理，降低安全事故发生的概率。通过对数据分析结果的持续跟踪和评估，不断优化安全管理策略，提高冷库作业安全管理的水平，确保冷库的安全稳定运行。

参考文献：

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作者简介：武兵（1996—12），男，山西运城人，硕士研究生，讲师。

研究方向：物流网络规划通讯作者：赵杨帆（1994—6），女，河北石家庄人，硕士研究生，助教。

研究方向：管理学方向。