【摘 要】
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为实时识别电梯厢内的蹦跳、扒电梯门、踹电梯门、打架、摔倒等危险行为，避免电梯安全事故的发生，提出了利用YOLOv3目标检测算法及三维卷积神经网络（3DCNN）进行电梯危险行为监测的方法。首先建立了包括6类电梯行为的目标检测数据集及动作识别数据集；然后训练了YOLOv3目标检测算法以进行电梯乘客检测，检测准确率可达96.6%，检测速度可达32fps/s；最后设计了三维卷积神经网络模型，并在动作识别数
【基金项目】
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河南省高等教育教学改革研究与实践项目项目（2019SJGLX791）项目名称：基于教学诊改的智慧课堂教学效果评价研究与实践；
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为实时识别电梯厢内的蹦跳、扒电梯门、踹电梯门、打架、摔倒等危险行为，避免电梯安全事故的发生，提出了利用YOLOv3目标检测算法及三维卷积神经网络（3DCNN）进行电梯危险行为监测的方法。首先建立了包括6类电梯行为的目标检测数据集及动作识别数据集；然后训练了YOLOv3目标检测算法以进行电梯乘客检测，检测准确率可达96.6%，检测速度可达32fps/s；最后设计了三维卷积神经网络模型，并在动作识别数据集上进行训练，最后在测试集上对设计的三维卷积神经网络进行测试，结果表明，设计的三维卷积神经网络模型对电梯危险行为的识别准确率可达到88.3%，识别速度可达306fps/s。
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