【《建筑工人臨邊不安全行為的識(shí)別模型構(gòu)建案例探析》5400字】_第1頁
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圖311所示?；煜仃嚨臋M軸表示模型識(shí)別的行為結(jié)果，縱軸表示預(yù)測(cè)行為的實(shí)際真實(shí)類別?；煜仃嚨膶?duì)角線表示了每種行為模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值相同時(shí)的準(zhǔn)確率，范圍為0~1之間；非對(duì)角線上的數(shù)據(jù)則代表了模型判斷的錯(cuò)誤率。同時(shí)用顏色深度的深淺直觀的表示那行為檢測(cè)準(zhǔn)確率的高低。圖STYLEREF1\s3SEQ圖\*ARABIC\s111模型在自建工人行為數(shù)據(jù)集的混淆矩陣通過混淆矩陣可以看出模型對(duì)每類行為的識(shí)別率的高低，其中拋物和站姿倚靠行為的識(shí)別率較低。通過分析可知，拋物行為的識(shí)別率較低，是由于數(shù)據(jù)集中該類行為的數(shù)量比例較少而導(dǎo)致的訓(xùn)練不足；而站姿倚靠行為的識(shí)別率較低，是由于數(shù)據(jù)集中的所有行為都包含前期準(zhǔn)備動(dòng)作即行走后站立到防護(hù)欄旁，因此導(dǎo)致其他行為數(shù)據(jù)中都包含少量的類似于站姿倚靠的信息，導(dǎo)致站姿倚靠行為與其他行為具有區(qū)別的信息相對(duì)較少，而導(dǎo)致識(shí)別率相對(duì)較低。小結(jié)本章首先通過實(shí)地調(diào)研了解到建筑工人臨邊的幾類不安全行為，并通過在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境自建工人臨邊行為數(shù)據(jù)集，同時(shí)介紹了公共數(shù)據(jù)集UCF101。選擇CNN+LSTM人體行為識(shí)別模型框架進(jìn)行改進(jìn)，提出將引入ECA注意力模塊的ResNeXt與Bi-LSTM網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的模型。并通過在公共數(shù)據(jù)集UCF-101數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)和驗(yàn)證，其識(shí)別率為86%，與現(xiàn)有的算法相比較有所提高，證明了本文所設(shè)計(jì)的行為檢測(cè)模型具有較好的性能。進(jìn)而在自行建立的建筑工人臨邊行為數(shù)據(jù)集中對(duì)模型進(jìn)一步驗(yàn)證，證明了該模型同樣適應(yīng)于臨邊狀態(tài)下的5類行為的識(shí)

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