针对施工环境下普遍存在的环境杂乱、目标被遮挡、目标尺度范围大、正负样本不平衡、现有检测算法实时性不足等问题，提出一种面向复杂施工环境的实时目标检测算法YOLO-C。将提取到的低层特征与高层特征相融合，增强网络全局感知能力；设计小目标检测层，提高算法对不同尺度目标的检测精度；设计通道-空间注意力（CSA）模块，增强目标特征，抑制背景特征；在损失函数部分，采用VariFocal Loss计算分类损失，解决正负样本不平衡问题；GhostConv作为基本卷积块构建GCSP（Ghost Cross Stage Partial）结构，降低参数量和计算量；针对复杂施工环境，构建混凝土施工现场目标检测数据集，在构建的数据集上与多个算法进行对比分析实验。实验结果表明，YOLO-C算法的检测精度更高，参数量更小，更适合复杂施工环境下的目标检测任务。
