【摘 要】
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在石油化工等工业环境中,屡屡因工作人员违规使用手机而发生安全事故,造成严重财产损失甚至引起人员伤亡。为保障安全生产,许多企业对工作场所使用手机的行为进行规范。为解决人工检测效率低,成本高等缺点,采用深度学习方法研究工业环境下违规使用手机的识别技术。首先采用目标检测技术识别手机目标,代替传统人工核查方法,可用于禁止携带手机的工业环境中。由于手机目标一般较小,受环境背景影响较大,主流目标检测技术识别率
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在石油化工等工业环境中,屡屡因工作人员违规使用手机而发生安全事故,造成严重财产损失甚至引起人员伤亡。为保障安全生产,许多企业对工作场所使用手机的行为进行规范。为解决人工检测效率低,成本高等缺点,采用深度学习方法研究工业环境下违规使用手机的识别技术。首先采用目标检测技术识别手机目标,代替传统人工核查方法,可用于禁止携带手机的工业环境中。由于手机目标一般较小,受环境背景影响较大,主流目标检测技术识别率较低,且工业环境中受计算能力的影响,需要深度模型有较小的体积和较快的推理速度。提出一种基于改进YOLOv5s模型的手机目标检测算法,在CCF大赛公开数据集上相较改进之前的模型准确率提高2.6%。为使模型部署在算力不足的工业环境中,根据YOLOv5s模型的特点,提出一种八倍通道剪枝的方法。实验表明m AP值保持在98%的情况下,该方法将模型大小缩小近90%,并缩短一半的推理时间。其次利用CNN+LSTM的融合网络进行违规使用手机的行为识别。该方法判断人员的行为类别,当手机持有者使用手机做出特定违规动作时做出预警,避免发生安全事故。利用LSTM网络可以处理连续数据的特性,将CNN网络提取到的视频帧中的特征信息输入到LSTM网络之中,从而判断视频数据的类别。使用自建数据集和公开的行为数据集HMDB51进行实验,其中自建数据集视频分为持有手机,拨打手机以及未持有手机三类。实验表明该方法对自建数据集的分类准确度达到95.83%,对HMDB51数据集分类准确度相较于其他行为识别算法均有2%以上的提升。
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