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基于SwinT-YOLOX模型的自动扶梯行人安全检测算法
被引量：
3
1
作者
侯颖
杨林
+3 位作者
胡鑫
贺顺
宋婉莹
赵谦
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期277-289,共13页
自动扶梯被广泛应用在公共场合,乘客摔倒事故如果不能被及时发现并处理,会造成严重的人身伤害,因此实现自动扶梯智能化监控管理势在必行。受自动扶梯运行环境复杂、行人多以及局部遮挡情况的影响,传统的人体姿态特征摔倒检测模型效果不...
自动扶梯被广泛应用在公共场合,乘客摔倒事故如果不能被及时发现并处理,会造成严重的人身伤害,因此实现自动扶梯智能化监控管理势在必行。受自动扶梯运行环境复杂、行人多以及局部遮挡情况的影响,传统的人体姿态特征摔倒检测模型效果不佳且检测速度减慢。融合Swin Transformer和YOLOX目标检测算法的优秀策略,提出一种基于SwinT-YOLOX网络模型的自动扶梯行人摔倒检测算法。采用Swin Transformer模型作为骨干网络,颈部网络使用添加注意力机制的YOLOX模型,进一步提升特征图的多样性和表达能力。此外,利用漏斗修正线性单元视觉激活函数构建CBF模块,改进颈部网络和Head网络结构,从而获得更优的特征检测性能。实验结果表明,针对自建扶梯行人摔倒数据库和网络采集实际扶梯行人摔倒事故,与AlphaPose、OpenPose、YOLOv5等算法相比,该算法检测性能明显提高,行人摔倒平均检测精度可以达到95.92%,检测帧率为24.08帧/s,能够快速、精准地检测到乘客摔倒事故发生,监控管理平台立刻采取安全急停措施以保证乘客安全。
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关键词
自动扶梯
摔倒检测
深度学习
YOLOX模型
Swin
Transformer模型
漏斗修正线性单元视觉激活函数
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职称材料
题名
基于SwinT-YOLOX模型的自动扶梯行人安全检测算法
被引量：
3
1
作者
侯颖
杨林
胡鑫
贺顺
宋婉莹
赵谦
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
西安科技大学西安市网络融合通信重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期277-289,共13页
基金
国家自然科学基金(62071481,61901358)
陕西省科技厅工业攻关项目(2022GY-115)。
文摘
自动扶梯被广泛应用在公共场合,乘客摔倒事故如果不能被及时发现并处理,会造成严重的人身伤害,因此实现自动扶梯智能化监控管理势在必行。受自动扶梯运行环境复杂、行人多以及局部遮挡情况的影响,传统的人体姿态特征摔倒检测模型效果不佳且检测速度减慢。融合Swin Transformer和YOLOX目标检测算法的优秀策略,提出一种基于SwinT-YOLOX网络模型的自动扶梯行人摔倒检测算法。采用Swin Transformer模型作为骨干网络,颈部网络使用添加注意力机制的YOLOX模型,进一步提升特征图的多样性和表达能力。此外,利用漏斗修正线性单元视觉激活函数构建CBF模块,改进颈部网络和Head网络结构,从而获得更优的特征检测性能。实验结果表明,针对自建扶梯行人摔倒数据库和网络采集实际扶梯行人摔倒事故,与AlphaPose、OpenPose、YOLOv5等算法相比,该算法检测性能明显提高,行人摔倒平均检测精度可以达到95.92%,检测帧率为24.08帧/s,能够快速、精准地检测到乘客摔倒事故发生,监控管理平台立刻采取安全急停措施以保证乘客安全。
关键词
自动扶梯
摔倒检测
深度学习
YOLOX模型
Swin
Transformer模型
漏斗修正线性单元视觉激活函数
Keywords
automatic escalator
fall detection
deep learning
YOLOX model
Swin Transformer model
funnel
rectified
linear
unit
(
frelu
)
visual
activation
function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SwinT-YOLOX模型的自动扶梯行人安全检测算法
侯颖
杨林
胡鑫
贺顺
宋婉莹
赵谦
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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