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题名基于SE-AGCN的工人爬梯危险行为识别研究
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作者
朱文锐
史东辉
周欢
黄瑞丰
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机构
安徽新华学院大数据与人工智能学院
安徽建筑大学电子与信息工程学院
中国科学技术大学先进技术研究院涌现科技智能媒体计算联合实验室
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出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第9期59-62,67,共5页
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基金
安徽省教育厅高校自然科学重点研究资助项目(KJ2021A1160)。
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文摘
为及时准确地检测在施工作业和日常生活攀爬梯子过程中的危险行为,现利用计算机视觉技术,提出基于挤压激励自适应图卷积网络(SE-AGCN)的工人危险爬梯行为识别模型。首先,通过在施工现场采集工人爬梯作业的相关视频,分析其中的安全与危险行为,来构建爬梯行为数据集;其次,通过姿态估计算法,提取工人行为的人体骨骼信息,并将其作为行为识别模型的输入;最终,构建通过挤压激励模块(SE Block)改进的自适应图卷积网络(AGCN)用于行为识别。实验结果表明,该方法具有较好的爬梯行为识别效果。同时,该方法将有助于保障施工人员人身安全,实现爬梯过程中的安全风险信息化预警。
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关键词
自适应图卷积网络
挤压激励模块
爬梯行为
危险行为识别
施工安全
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Keywords
AGCN
SE Block
ladder climbing behavior
risky behavior recognition
construction safety
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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