基于计算机视觉的化工企业人员不安全行为自动识别技术研究

• 作者: 杨鹏 孟宪兴 王志泉 韩东升 吴钟旺 吴月华
• 来源期刊: 山东化工
• 关键词: 计算机视觉 化工 人的不安全行为 自动识别
• 年，卷（期）: 2021,（14）
• 所属期刊栏目: 生产与应用
• 页码范围: 134-135,137
• 页数: 3页
• 分类号: X928
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-021X.2021.14.054

摘要

将计算机视觉技术应用在安全生产事故频发的化工企业中,旨在解决生产过程中遇到的人员不安全行为难题.本文首先筛选出化工行业中涉及的5类典型高风险作业活动为研究范围,并进行聚类分析,辨识出具有代表性的几种人员不安全行为;然后通过现场拍摄和公开数据集获得5000张图像数据集,并进行图像预处理和标注;其次基于训练集利用卷积神经网络对算法模型进行训练,获得改进的算法模型,同时提出了自动识别的工作流程;最后,给出工程实践应用的前景和展望,为下一步化工企业安全生产工作的智能化、数字化、信息化提供建议.