基于迁移学习的危险行为识别方法研究

摘要：

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集.针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3 D网络模型进行迁移训练.结果表明,迁移学习后C3 D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83.2％,可以有效识别危险行为动作.

关键词：危险行为识别、深度学习、迁移学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：19

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划2017YFC0806503

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：187-192