期刊专题

10.3969/j.issn.2095-2163.2022.02.019

基于TSN的化学实验室人员不安全行为模式识别

引用
不安全行为是导致化学实验室事故的重要原因之一,针对化学实验室人员不安全行为模式识别的研究具有现实意义.本文首先定义了 5种化学实验室人员不安全行为模式,进而根据某高校化学实验室实际场景,构建了不安全行为模式视频数据集,并建立基于时域分割网络(TSN)的化学实验室人员不安全行为模式识别模型,在模型中增加dropout层,最后使用SoftMax分类器对不安全行为进行识别.结果表明:本文模型可以准确识别本文定义的化学实验室不安全行为,召回率、精确率大于0.9,F1指数大于0.95,预期可以为化学实验室人员不安全行为的预警和风险防控提供技术支持.

不安全行为、化学实验室、模式识别、时域分割网络

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TP391(计算技术、计算机技术)

2022-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

99-104

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智能计算机与应用

2095-2163

23-1573/TN

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2022,12(2)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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