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杂志ISSN号
基于深度学习的车间异常行为识别方法
作者姓名:
林博
卓志
王谢杨
刘恒
作者单位:
1. 四川中烟工业有限责任公司什邡卷烟厂;2. 西南石油大学电气信息学院
摘 要:
车间安全生产意义重大,采用传统靠人监管方法已无法满足需求。随着人力成本不断提高,迫切需要实时监测车间员工的异常行为。文章通过分析大量文献,分析了各种行为识别方法的主要原理,比较了各种方法的优缺点,仿真对比了各种行为识别方法的性能,指出了深度学习行为识别方法的不足。
关 键 词:
深度学习
行为识别
智能识别
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