针对现有危险行为检测中原有的人体姿态行为识别算法OpenPose存在参数量大、算力要求高的缺点，在保证准确度的情况下，提出采用MobileNet v3网络的1—18层代替OpenPose原有的VGG19网络前10层，同时采用ST-GCN时空图卷积网络完成动作的分类，实现对危险行为的识别。实验结果表明，本次改进的算法对于摔倒、危险攀爬等行为的识别准确率达到94%以上，较原有的模型准确率提升了5%以上。同时，经过对模型的轻量化改变，使得模型体积缩小、参数较少，提高了模型的运算速度。
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