基于改进Faster-R-CNN塔式起重机驾驶人员行为监测研究

作者：李亚伟; 陈文铿; 林鸿强; 张旭生; 陈子健; 林进浔; 陈国栋^*

来源：智能计算机与应用, 2023, 13(09): 153-157.

• 驾驶人员检测
• 深度学习
• 通道注意力
• Faster R-CNN
• 目标检测

考虑到塔吊驾驶环境的特殊性，为减少塔吊驾驶人员不规范的驾驶行为，降低塔吊事故的发生率，本文结合手部检测的塔吊驾驶人员行为规范监测方法，改进Faster R-CNN算法模型，融合了剪枝、通道注意力机制等算法，提出了CF-R-CNN模型。根据手部和被检测物体的预测框交并比阈值，判断驾驶人员是否存在违规行为。改进后，网络的F1值相比原网络只降低了2.1%,但FPS提高了23.0%,并与FRC-Tiny和Cut-YOLOv3算法进行了对比。实验结果证明，该网络在性能上有一定的提升，达到了实时性检测的要求，可在移动端进行部署。