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粮仓是保障粮食储藏安全的重要设施。粮仓为封闭大空间,仓内光照昏暗、空气流通差,熏蒸、气调等作业增加了人员安全隐患,通过仓内安防视频对作业人员的异常行为进行识别与分析,是作业人员安全操作的一项重要技术保障。提出了一种基于骨架序列多算法的粮仓内作业人员异常行为的视频识别算法。首先,利用YOLOv3tiny模型对人体进行快速检测,结合Sort对多目标进行运动轨迹跟踪,通过AlphaPose模型提取人体骨架坐标序列及权重信息;进而,根据人体骨架自然连接节点构成的实际空间图(RSG)和虚拟人体的重心与头、手、脚互连构建的虚拟空间图(VSG),基于人体动力学重心与手脚互动的平衡性,提取仓内作业人员异常行为的空间特征和串联时间卷积(TC)的时空特征;最后,提出了虚实结合的时空图卷积网络(VR-STGCN)仓内作业人员的异常行为视频识别算法。同时自建了混合数据集,并将VR-STGCN与SSD、PCANet、Two-StreamCNN、STGCN等四种算法进行了对比实验与分析。结果表明:VR-STGCN各项指标均优于其他四种算法;VR-STGCN能够在光线不足、多目标、远距离等复杂环境下准确地识别出仓内人员的跌倒、爬行、躺平等异常行为,识别准确率达到97.7%,处理速度为18.67 fps,能够实时分析作业人员异常行为。研究成果为复杂环境下粮仓作业人员的安全保障提供了一种全新高效的技术。 相似文献
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为研究工业密集区菜地土壤重金属的污染特征,选取福建省福州市仓山工业密集区周边8片菜地为研究对象,分析土壤Zn、Pb、Cr、Ni、Cu的含量特征,以福建省土壤环境背景值和食用农产品产地环境质量标准为评价标准进行菜地土壤重金属污染现状评价和潜在生态风险评价.结果表明:供试菜地土壤中,Ni含量超标最严重,平均含量达297.53 mg·kg-1,其次是Pb和Cr,Cu含量最小,老工业区土壤的Zn、Cr、Ni、Cu污染比新工业区严重.单项污染指数法和多项综合污染指数法与Hakanson潜在生态风险指数法评价的结果基本一致:Ni的污染指数最高、其次是Pb和Cr,Cu污染最轻;壁头村菜地土壤重金属综合污染最严重,其次是梁厝村;潜在生态危害系数大小为:Ni>Pb>Cr>Zn>Cu;潜在生态风险程度大小为:壁头村>梁厝村>浦口村>螺洲>黄山村>云风洲>竹榄洲>盘屿;老工业区周边的菜地土壤重金属综合污染指数和潜在生态危害指数明显高于新工业区. 相似文献
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