基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统

作者：云旭; 宋焕生; 梁浩翔; 侯景严; 戴喆

来源：计算机工程与应用, 2021, 57(06): 225-231.

• 目标检测
• 行为分析
• 深度学习
• 目标数据集
• 图像处理

针对关键岗位的人员行为分析的问题,提出了一种基于视频的行为分析方法。制作了包含多姿态样本的岗位人员行为数据集,并使用YOLOv3网络训练该数据集得到行为检测模型。使用提出的人员行为分析算法结合行为检测模型对视频进行处理,对人员行为进行初步分析。在人员行为分析算法的基础上,结合图像相似度和明暗度等特征,进行深度分析并给出离岗、睡觉和玩手机事件的判断结果。实验结果表明,制作的数据集在人员行为检测中有较高的检测精度,同时行为分析的准确度也较高,并且能够进行实时处理。