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基于视频分析的空管员违规行为识别方法
1
作者
唐豪
奉鑫鑫
+2 位作者
高曙
罗帆
揣明瑞
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期196-201,共6页
为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型(AR-ResNeXt),基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示...
为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型(AR-ResNeXt),基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。
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关键词
违规行为
深度学习
视频监控
空中交通管制员
异常回归网络
ResNeXt网络
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职称材料
题名
基于视频分析的空管员违规行为识别方法
1
作者
唐豪
奉鑫鑫
高曙
罗帆
揣明瑞
机构
武汉理工大学计算机与人工智能学院
武汉理工大学管理学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期196-201,共6页
基金
国家自然科学基金项目(71271163)
国家教育部人文社科项目(18YJA630076)。
文摘
为利用视频数据对空管员违规行为进行智能化分析,降低不安全事件发生率,提出2阶段的违规行为识别模型(AR-ResNeXt),基于实地调研构建空管员视频数据集,利用最小化动态多实例学习损失函数和中心损失函数,获得违规行为检测的判别特征表示,结合异常回归网络和ResNeXt网络,完成对空管员违规行为的时序区间检测与动作分类。研究结果表明:AR-ResNeXt模型在自制数据集中,其帧级AUC达到82.9%,分类准确率达到87.8%,可准确识别空管员发生违规行为的时序区间并进行分类,研究结果可为保障空中交通安全奠定基础。
关键词
违规行为
深度学习
视频监控
空中交通管制员
异常回归网络
ResNeXt网络
Keywords
violations
deep learning
video surveillance
air traffic controller
abnormal regression network
ResNeXt network
分类号
X949 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视频分析的空管员违规行为识别方法
唐豪
奉鑫鑫
高曙
罗帆
揣明瑞
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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