一种基于深度学习的船舶作业违章行为实时侦测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110122702.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112819068A | 公开（公告）日 | 2021-05-18 |
| 申请公布号 | CN112819068A | 申请公布日 | 2021-05-18 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 丁勇;丁艳;宋豫江;房卫平;薛鹏 | 申请（专利权）人 | 南京长江油运有限公司 |
| 代理机构 | 广东君龙律师事务所 | 代理人 | 金永刚 |
| 地址 | 210000 江苏省南京市鼓楼区中山北路324号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的船舶作业违章行为实时侦测方法。该方法包括步骤先对违章图像数据采集，用于训练一级检测模型和二级检测模型，分别对人员特征检测识别和违章特征检测识别，然后基于这两种模型对船舶中实时监控拍摄的图像进行实时检测，得到人员特征检测结果和违章特征检测结果，再与对应的违章行为进行匹配识别，输出识别判断结果。该方法中使用了改进的YOLOV4模型，能够对船舶上人员抽烟、玩手机、未穿工作服等细节性违章行为进行智能化实时检测，具有良好的实时性、精确性以及鲁棒性，有效的解决了船舶作业违章行为实时侦测问题，同时具有较短的检测时间和和较高的检测精度。 |
