【摘 要】
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生产车间中常因作业人员的操作失误而引发事故，为降低其中的安全隐患，需要提高作业人员的操作规范性。本文提出一种基于Openpose的车间人员作业行为识别方法：以车间人员的作业行为姿态为研究对象，采集4种典型动作的视频流作为数据集；对数据进行预处理后，使用Openpose抽取每一帧中的人体关节点信息，并以此作为输入、以行为标签作为输出，通过长短期记忆网络(LSTM)进行监督学习、训练与优化，得到行为识
【出 处】
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第五届全国现代制造集成技术学术会议
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生产车间中常因作业人员的操作失误而引发事故，为降低其中的安全隐患，需要提高作业人员的操作规范性。本文提出一种基于Openpose的车间人员作业行为识别方法：以车间人员的作业行为姿态为研究对象，采集4种典型动作的视频流作为数据集；对数据进行预处理后，使用Openpose抽取每一帧中的人体关节点信息，并以此作为输入、以行为标签作为输出，通过长短期记忆网络(LSTM)进行监督学习、训练与优化，得到行为识别的深度网络模型；最后通过改进的滑窗算法对长时间的监控视频进行行为片段的提取，并作为输入导进模型进行实时的行为检测与识别。通过实验，该方法在测试集中达到了94＃的识别准确率，可用于作业人员的操作规范性监测，保障车间的安全高效运作。
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