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本发明提出一种基于人体关节点检测和D‑GRU网络的轮机员异常行为识别方法,设计了基于人体关节点检测结合GRU网络结构的人体检测模型,由于机舱光线较暗,复杂的工作环境,该模型通过关节点检测模型对人体关节点进行检测与追踪,然后将得到的关键点的热图输出坐标,然后将坐标输入到D‑GRU网络结构中进行人体姿态预测,以实现对轮机员异常行为的识别。本发明的技术方案解决了现有技术中当轮机员等工作人员在船楼、机舱、锅炉间等较远场所工作时,不能及时了解及反应轮机员人身安全的问题。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113378638 A
(43)申请公布日 2021.09.10
(21)申请号 202110513377.7
(22)申请日 2021.05.11
(71)申请人 大连
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