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基于改进DETR的智慧车间人员典型行为识别算法

目录

一、内容简述................................................2

1.1背景与意义...........................................3

1.2研究目标与内容.......................................4

二、相关工作综述............................................4

2.1DETR模型概述.........................................6

2.2人员行为识别研究进展.................................7

2.3改进DETR模型的探讨...................................8

三、基于改进DETR的智慧车间人员行为识别算法..................9

3.1数据集准备与处理....................................10

3.2模型构建与优化......................................11

3.2.1视频帧提取与预处理..............................13

3.2.2特征提取与表示..................................14

3.2.3模型训练与优化..................................15

3.3模型评估与分析......................................17

3.3.1实时性能测试....................................18

3.3.2多场景应用验证..................................19

3.3.3性能对比分析....................................20

四、实验设计与实现.........................................21

4.1实验环境搭建........................................23

4.2实验过程记录........................................24

4.3实验结果分析........................................26

五、结论与展望.............................................27

5.1研究成果总结........................................29

5.2研究不足与局限......................................30

5.3未来工作方向展望....................................31

一、内容简述

本文档旨在阐述“基于改进DETR的智慧车间人员典型行为识别算法”的相关内容。随着智能制造和工业自动化的快速发展，智慧车间成为提高生产效率、优化资源配置的关键环节。人员行为识别作为智慧车间管理的重要组成部分，对于保障生产安全、提升生产效率以及优化生产流程具有重要意义。

传统的车间人员行为识别方法主要依赖于视频监控和人工识别，存在识别精度不高、实时性不强等问题。因此，该算法利用深度学习技术，特别是DETR模型在目标检测领域的优势，结合智慧车间的实际场景，对人员典型行为进行精准识别。

该算法通过训练模型学习车间人员的典型行为特征，能够在复杂的生产环境中实时识别人员的行为。通过对人员行为的精准识别，可以及时发现生产过程中的安全隐患，有效避免生产事故，提高生产效率。该算法还可以将识别结果与生产数据、设备数据进行融合分析，为智慧车间的优化调度、生产流程优化等提供数据支持。

基于改进DETR的智慧车间人员典型行为识别算法是一种高效、精准的人员行为识别方法，对于智慧车间的智能化管理、提高生产效率、保障生产安全具有重要意义。

1.1背景与意义

随着工业自动化和智能化的快速发展，智慧车间已成为现代制造业的重要标志。在智慧车间中，大量的人员活动对于生产效率、产品质量以及设备维护等方面产生着重要影响。对车间内人员的典型行为进行准确识别和有效管理，对于提高车间运行效率、保障生产安全以及优化人力资源配置具有重大意义。

传统的人员行为识别方法主要依赖