一种基于轻量YOLOv7的人员操作行为识别方法技术

本发明专利技术属于新一代信息技术领域，具体涉及一种基于轻量YOLOv7的人员操作行为识别方法，包括如下步骤：S1、收集制作或选取人员操作行为识别数据集；S2、构建包括DSCBS模块、注意力机制模块、DSC_ELAN模块的轻量YOLOv7网络；S3、将YOLOv7网络部署至嵌入式设备；S4、将所述嵌入式设备用于人员操作行为识别。本申请设计了一个能在嵌入式设备上高效运行的YOLOv7网络来识别工业设备操作人员的行为，以规范工业设备操作人员的行为来减少危险操作行为导致的工业事故发生频率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于新一代信息，具体涉及一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法。

技术介绍

1、随着我国工业化逐渐推进，工业生成趋向自动化与智能化。由于工业设备操作人员行为不规范导致的工业安全事故时有发生。普通的记录仪只能记录工业设备操作人员的行为，无法起到提醒规范人员安全操作工业设备的作用。

2、现有技术中有专利号为cn202310966210.5，名称为《一种基于自适应改进yolov7网络载体巡检车的检测方法》的中国专利技术专利申请，其公开了一种基于自适应改进yolov7网络载体巡检车的检测方法，包括以下步骤：1)利用构建智能平台与人机交互，摄像头输入端连接开发版输出端，云端服务器连接手机app，检测云端服务器信号并记录数据；2)操作人员采用人脸解锁巡检车，系统采集并记录数据；3)巡检车启动跟随模式，其距离获取装置设置于车体前方，用于感知距离和方位；4)训练改进后的yolov7模型，使用该模型识别违规操作与产品，输出通过显示器与手机app显示；5)通过识别结果，对劣质产品完成自主分类，并自主导航制打包点，由专员进行打包工作，巡逻车完成分配本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于轻量YOLOv7的人员操作行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于轻量YOLOv7的人员操作行为识别方法，其特征在于，步骤S1中收集制作或选取的人员操作行为识别数据集包含常见人员操作行为，所述常见人员操作行为包括工业设备操作人员正常操作、侧视、喝水、吸烟、操作中控、看手机、侧身拿东西、整理仪容和接电话。

3.根据权利要求1所述的一种基于轻量YOLOv7的人员操作行为识别方法，其特征在于，步骤S2中DSCBS模块将替换原YOLOv7网络中除了第一个3×3卷积层的所有CBS模块；注意力机制模块将替换原YOLOv7主干神经网...

【技术特征摘要】

1.一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，步骤s1中收集制作或选取的人员操作行为识别数据集包含常见人员操作行为，所述常见人员操作行为包括工业设备操作人员正常操作、侧视、喝水、吸烟、操作中控、看手机、侧身拿东西、整理仪容和接电话。

3.根据权利要求1所述的一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，步骤s2中dscbs模块将替换原yolov7网络中除了第一个3×3卷积层的所有cbs模块；注意力机制模块将替换原yolov7主干神经网络的第三个cbs模块；dsc_elan模块将替换原yolov7模块中的所有elan模块，最终得到轻量yolov7网络。

4.根据权利要求3所述的一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，步骤s2中dscbs模块包含深度可分离卷积、标准化层、silu激活函数层，各层依次连接。

5.根据权利要求4所述的一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，silu激活函数的公式为：

6.根据权利要求3所述的一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，步骤s2中，轻量yolov7中的注意力机制模块具有两个分支，分别为空间注意力机制模块和通道注意力机制模块。

7.根据权利要求6所述的一种基于轻量yolov7的人员操作行为识别方法，其特征在于，所述空间注意力机制模块中，输入的特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘书舟，绳大为，王正杰，田军，施伟杰，
申请(专利权)人：东方电气集团科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：