【摘 要】
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为了预防生产过程中工人意外伤害事故的发生,本文提出改进的双流卷积网络的工人异常行为识别算法,将双流深度卷积神经网络TSN与长短时记忆神经网络LSTM相融合,对输入视频的连
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为了预防生产过程中工人意外伤害事故的发生,本文提出改进的双流卷积网络的工人异常行为识别算法,将双流深度卷积神经网络TSN与长短时记忆神经网络LSTM相融合,对输入视频的连续帧采集密集光流之后进行二次光流采集,并将光流轨迹进行堆叠形成位移场,再经过LSTM进行分类,生成工人异常行为自动警报信号。采用CAVIAR行动数据库、CASIA数据集和自建行为数据集进行了实验验证,通过与传统TSN算法对比,本文的改进算法具有较高的准确性及响应速度,能够辅助或者替代人工监控工人异常行为。
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