基于改进YOLOv5算法的化工厂工人设备操作行为识别的方法
基本信息
| 申请号 | CN202210368490.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114694258A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114694258A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V40/20（2022.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06V10/82（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 胡海扬;马超 | 申请（专利权）人 | 辽宁石油化工大学 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 113001辽宁省抚顺市望花区丹东路西段一号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于改进YOLOv5的化工厂工人操作设备的行为识别方法，该方法包括以下步骤：采集视频，截取视频关键帧；图片去重、增强等预处理；划分数据集，利用改进的YOLOv5网络训练行为识别模型；利用训练完成的改进的YOLOv5网络识别化工厂工人行为。其中，对YOLOv5的改进之处在于结合了NLP技术，在原YOLOv5网络之后增添了一个深度学习网络，利用了原来没有用到的标签文字信息，位置信息和设备运行信息，使其能够识别人的行为。通过本发明减少了相关技术领域中行为识别模型训练的时间，改进了YOLOv5网络，对化工厂安全操作监管具有重大意义。 |
