【摘 要】
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为了对建筑施工现场存在安全隐患的行为进行诊断控制,提出通过深度学习的方式对建筑施工现场工人的不安全行为进行识别;第一,要对人体骨骼运动模型进行提取,将提取得到的信息作为人体姿态以及运动发生变化的新模态信息,并针对以人体姿态为依据实现骨架信息提取这一过程进行简单介绍,再进一步提出CNN-ISTM模型,该模型能够对空间特征提取性能进行优化;过利用BN-Inception作为CNN-LSTM行为识别模型所需要的空间特征提取器,对所有视频帧中包含的空间结构信息进行提取过程的训练;再通过借助长短时记忆网络(LSTM
【机 构】
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宁夏农垦建设有限公司,银川 750000;宁夏建设投资集团有限公司,银川 750000;宁夏大学土木与水利工程学院,银川 750000
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为了对建筑施工现场存在安全隐患的行为进行诊断控制,提出通过深度学习的方式对建筑施工现场工人的不安全行为进行识别;第一,要对人体骨骼运动模型进行提取,将提取得到的信息作为人体姿态以及运动发生变化的新模态信息,并针对以人体姿态为依据实现骨架信息提取这一过程进行简单介绍,再进一步提出CNN-ISTM模型,该模型能够对空间特征提取性能进行优化;过利用BN-Inception作为CNN-LSTM行为识别模型所需要的空间特征提取器,对所有视频帧中包含的空间结构信息进行提取过程的训练;再通过借助长短时记忆网络(LSTM)针对完整视频中的所有帧进行时序信息的建模,最终通过模型所得出的结果即为LSTM在最终时刻的预测输出;通过相关研究能够证明,利用CNN-LSTM模型获取的信息准确率能够达到88.67％,能够对单模态行为识别模型在识别过程中的准确率进行优化.
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