[发明专利]一种基于深度学习的船员越界落水行为实时检测方法在审
| 申请号： | 202310979779.5 | 申请日： | 2023-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN116740649A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 李正宝;高洁;吴泽伟;马云鸽;贾璇;杜立彬 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/82;G06V40/20;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082 |
| 代理公司： | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人： | 王鸣鹤 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的船员越界落水行为实时检测方法，属于计算机视觉和航运安全领域，其步骤为：在船上布设监控相机，并实时采集监控视频；对采集的视频图像数据进行预处理，获取视频帧序列；基于yolov5算法构建目标检测模型，将视频帧序列输入该模型中进行船员目标检测；对检测结果进行处理，得到处理好的图像帧序列，将图像帧序列输入到动作识别网络中，获得船员发生越界落水行为的概率，若输出的概率超过设定的阈值，则表示发生了越界落水行为，触发报警，提醒工作人员及时采取措施，同时将触发报警的图像序列存储下来，以便后续的查看和分析。该方法能够准确实时地检测船员的越界落水行为，提高船舶安全监控的效果和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 船员 越界 落水 行为 实时 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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