为准确及时地识别施工现场工人的不安全动作,运用计算机视觉的方法,结合图像识别技术和建筑安全知识,提出一种基于骨架的实时识别方法.将姿态估计算法与动作识别算法结合搭建组合模型,通过全面的数据进行模型训练,进而实现动作分类和不安全动作的识别,其中,AlphaPose用于姿态估计提取骨骼关键点坐标位置,时空图卷积网络(ST-GCN)用于动作识别,并通过试验进行验证.结果表明:该方法识别爬梯危险动作的准确率可以达到98.48％,同时,ST-GCN与支持向量机、随机森林、长短期记忆网络(LSTM)相比,具有更强的泛化能力.该方法通过对现场工人的不安全动作进行实时识别和预警,可改善传统安全管理模式,提高安全管理信息化水平.
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