[发明专利]一种基于深度学习的船舶作业违章行为实时侦测方法有效
| 申请号： | 202110122702.7 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112819068B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 丁勇;丁艳;宋豫江;房卫平;薛鹏 | 申请（专利权）人： | 南京长江油运有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/75 | 分类号： | G06V10/75;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东君龙律师事务所 44470 | 代理人： | 金永刚 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的船舶作业违章行为实时侦测方法。该方法包括步骤先对违章图像数据采集，用于训练一级检测模型和二级检测模型，分别对人员特征检测识别和违章特征检测识别，然后基于这两种模型对船舶中实时监控拍摄的图像进行实时检测，得到人员特征检测结果和违章特征检测结果，再与对应的违章行为进行匹配识别，输出识别判断结果。该方法中使用了改进的YOLOV4模型，能够对船舶上人员抽烟、玩手机、未穿工作服等细节性违章行为进行智能化实时检测，具有良好的实时性、精确性以及鲁棒性，有效的解决了船舶作业违章行为实时侦测问题，同时具有较短的检测时间和和较高的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 船舶 作业 违章行为 实时 侦测 方法 | ||
【主权项】：
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