典型文献
面向智慧工厂的双光融合车间人员行为识别方法
文献摘要：
为弥补传统的单一成像监控方式的不足,对车间人员实行智能化的行为管控,提出了一种决策级的双光融合行为识别算法.在实地调研车间环境后采集了6类异常行为和3类工作行为,自建车间可见光-红外行为样本库,重新训练YOLOv5网络获取可见光和红外模型.建立了一种决策级的融合策略,能够同时识别双光数据中的目标并融合,得到最终的行为识别结果.在自建数据集上进行实验,结果表明融合算法的识别精度达到了93.04％,推理速度满足实时的识别要求.与仅使用单一数据源的算法相比,精度分别提升3.43％和0.84％;与其他5种特征级融合检测算法相比,精度均有大幅提升,证明了该融合方法的优越性.该方法可以有效地规范车间生产行为,并对异常行为进行及时预警,具有实际的工程应用价值.
文献关键词：
智慧工厂;行为识别;决策融合;异常行为
中图分类号：
作者姓名：
任丹彤;何赟泽;刘贤金;易辉;王彦鑫;谯灵俊
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082;高性能智能传感器及检测系统湖南省重点实验室,湖南长沙 410082;湖南红太阳新能源科技有限公司,湖南长沙 410205
文献出处：
引用格式：
[1]任丹彤;何赟泽;刘贤金;易辉;王彦鑫;谯灵俊-.面向智慧工厂的双光融合车间人员行为识别方法)[J].测控技术,2022(08):9-15
A类：
B类：
智慧工厂,人员行为识别,一成,行为管控,识别算法,车间环境,异常行为,工作行为,可见光,外行,样本库,新训,YOLOv5,融合策略,光数,自建数据集,融合算法,识别精度,推理速度,一数,数据源,特征级融合,检测算法,融合方法,生产行为,决策融合
AB值：
0.46727
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