基于特征提取的实验室危险品不安全行为实时告警研究

为实现多尺度特征的相互融合,提高在复杂场景下对危险品不安全行为的识别能力,提出一种基于特征提取的实验室危险品不安全行为实时告警方法。通过实验室监测系统收集并分析出常见的危险品不安全行为模式,包括个人防护疏忽、违规操作、不当存储和管理、分散注意力以及闻嗅试剂等;利用3σ准则和Grubbs准则对危险品不安全行为数据的异常值进行处理;之后构建单发多框检测器(SSD)网络,结合特征金字塔和可变形卷积对已处理的危险品不安全行为数据特征进行提取,增强网络对多尺度、多形状目标的检测能力。当实验室监测系统识别到危险品不安全行为特征达到阈值时,及时触发告警。实验结果表明,所提方法能够有效识别出实验室危险品不安全行为,并且最快告警响应时间仅为0.8 s。

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本文档关键词:告警,实时,提取,实验室,特征