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针对光缆、高压油气管道等地下基础设施周边容易受到挖掘机的野蛮入侵问题. 本文提出了一种结合Yolopose和多层感知机的挖掘机检测与工作状态判别方法. 首先, 设计了基于Yolopose的挖掘机6点姿势的提取网络Yolopose-ex; 其次, 利用Yolopose-ex模型提取视频中挖掘机工作姿态的变化信息, 构建了挖掘机的工作状态特征向量(MSV); 最后, 利用深度学习算法多层感知机(multilayer perceptron, MLP)分析了视频中的挖掘机的工作状态. 实验结果表明, 所提出的方法克服了复杂背景难以识别的问题, 对挖掘机工作状态识别准确率达到了96.6%, 具有较高的推理速度和泛化能力. 相似文献
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