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基于DFCNet的工业现场人员不安全行为识别.pdf

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    摘要

    工业现场由人员不安全行为引起的事故时常发生，对人员不安全行为进行

    监控和及时预警，是减少工业现场安全隐患和保障工厂安全生产的关键。随着

    人工智能技术和计算机视觉技术的迅速发展，智能视频监控已成为一种高效的

    监管手段，并被广泛使用。本工作主要围绕不安全行为的识别问题，针对人员

    未佩戴安全帽、人员入侵和抽烟三种不安全行为，开展了图像处理相关算法和

    深度学习算法的研究，旨在开发一套适用于工业现场的不安全行为智能视频监

    控系统软件。

    针对视频流中静止的冗余视频图像造成的计算机资源浪费问题

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