[发明专利]基于人体骨架特征的3D卷积神经网络不安全行为检测系统在审
| 申请号： | 202111361515.0 | 申请日： | 2021-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN114120444A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 姚森均;范昕炜 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人体骨架特征的3D卷积神经网络不安全行为检测系统。发明涉及人体目标检测、人体姿态以及人体行为识别技术领域。该系统可以通过输入安全生产作业场所实时监控画面，通过YOLOX‑Tiny算法模型得到人体最小矩形包围框的坐标信息，减少视频冗余，随后使用LiteHRNet生成人体骨骼特征向量，最后基于PoseC3D人体动作识别网络模型来对作业人员是否存在不安全行为进行判断和行为分类。本发明采用轻量化算法，同时对输入视频影像进行逐帧冗余过滤，保留关键信息，在保障了识别精度的前提下提高了动作识别的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人体 骨架 特征 卷积 神经网络 不安全 行为 检测 系统 | ||
【主权项】：
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