基于视频数据的火电厂作业人员安全行为实时分析的研究

作     者：郭滔 秦鑫 丁生宝 李晓鹏 李振波 张永丽 戴文瑞 Guo Tao;Qin Xin;Ding Shengbao;Li Xiaopeng;Li Zhenbo;Zhang Yongli;Dai Wenrui

作者机构：国能浙能宁东发电有限公司宁夏银川 

出 版 物：《科学技术创新》 (Scientific and Technological Innovation)

年 卷 期：2024年第16期

页      码：42-45页

摘      要：火电厂属于高风险环境,实时分析作业人员安全行为对保障人员安全和火电厂的运行至关重要。为此,对作业人员是否吸烟,是否佩戴安全帽,是否在危险区域滞留等安全行为的预警设计了一款实时的火电厂作业人员安全行为分析系统。针对火电厂作业人员安全行为检测方法易受环境的干扰,存在漏检与误检问题,本文改进了YOLOv5算法,具体来说,在YOLOv5进行特征融合时,采用了注意力门控单元,注意力门控单元能够显著提高安全行为检测能力,同时此模块参数较少,满足实时性需求。最后,在SHWD和吸烟行为数据集上验证了所提的方法。根据实验表明,本方法能够显著提高安全行为检测能力,能够应用于实时的火电厂作业人员安全行为分析系统中。

主 题 词：火电厂 安全行为分析 YOLOv5 注意力门控单元 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0837[0837] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-1328.2024.16.012

馆 藏 号：203128572...