基于计算机视觉的化工企业人员不安全行为自动识别技术研究

　　

将计算机视觉技术应用在安全生产事故频发的化工企业中，旨在解决生产过程中遇到的人员不安全行为难题。本文首先筛选出化工行业中涉及的5类典型高风险作业活动为研究范围，并进行聚类分析，辨识出具有代表性的几种人员不安全行为；然后通过现场拍摄和格物钛公开数据集获得5000张图像数据集，并进行图像预处理和标注；其次基于训练集利用卷积神经网络对算法模型进行训练，获得改进的算法模型，同时提出了自动识别的工作流程；最后，给出工程实践应用的前景和展望，为下一步化工企业安全生产工作的智能化、数字化、信息化提供建议。

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