基于TSN的化学实验室人员不安全行为模式识别

摘要：

不安全行为是导致化学实验室事故的重要原因之一,针对化学实验室人员不安全行为模式识别的研究具有现实意义.本文首先定义了 5种化学实验室人员不安全行为模式,进而根据某高校化学实验室实际场景,构建了不安全行为模式视频数据集,并建立基于时域分割网络(TSN)的化学实验室人员不安全行为模式识别模型,在模型中增加dropout层,最后使用SoftMax分类器对不安全行为进行识别.结果表明:本文模型可以准确识别本文定义的化学实验室不安全行为,召回率、精确率大于0.9,F1指数大于0.95,预期可以为化学实验室人员不安全行为的预警和风险防控提供技术支持.

关键词：不安全行为、化学实验室、模式识别、时域分割网络

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：99-104