视觉联合交集下施工危险区域侵入行为动态感知方法

为解决行为险态识别脱离场景信息的问题,基于视觉联合交集,提出一种施工危险区域侵入行为动态感知方法。该方法以YOLOX模型为基础算法,引入轻量级Transformer,采用Mosaic数据增强方式,通过设计候选框联合交集(iou)将危险区域与工人行为状态关联,结合场景信息对工人行为险态进行理解。以临边作业为实验场景,在工人行为状态与危险区域位置关系精准识别的基础上,实现施工危险区域侵入行为的动态监控,改进后的YOLOX模型在每秒处理图像帧数降低1.33的情况下平均精度提高3.01%。实地测试结果表明:检测类别识别的平均精度均高于91.5%,iou准确率均为100%,可为施工场景内工人行为险态的实时感知提供参考,具有实效性与可推广性。