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基于人体骨架特征的3D卷积神经网络不安全行为检测系统[发明专利]

专利名称：基于人体骨架特征的3D卷积神经网络不安全行为检测系统

专利类型：发明专利

发明人：姚森均，范昕炜

申请号：CN202111361515.0

申请日：20211117

公开号：CN114120444A

公开日：

20220301

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于人体骨架特征的3D卷积神经网络不安全行为检测系统。发明涉及人体目标检测、人体姿态以及人体行为识别技术领域。该系统可以通过输入安全生产作业场所实时监控画面，通过YOLOX‑Tiny算法模型得到人体最小矩形包围框的坐标信息，减少视频冗余，随后使用LiteHRNet生成人体骨骼特征向量，最后基于PoseC3D人体动作识别网络模型来对作业人员是否存在不安全行为进行判断和行为分类。本发明采用轻量化算法，同时对输入视频影像进行逐帧冗余过滤，保留关键信息，在保障了识别精度的前提下提高了动作识别的实时性。

申请人：中国计量大学

地址：310018 浙江省杭州市钱塘区学源街258号

国籍：CN

本文发布于:2024-09-20 20:28:02，感谢您对本站的认可！

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