发明专利 已授权

一种基于改进YOLOv8的化工企业人员的危险行为检测方法

📄 申请号:CN202410226816.X 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2024-02-29
公开号
CN118038555B
公开日
2026-09-25
申请人
淮安大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

化工安全生产, 工业安全监控, 人员行为识别, 危险行为检测

摘要

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的化工企业人员的危险行为检测方法,采用数据增强方法对自制危险行为数据集进行增强,并将数据集划分为训练集,测试集和验证集;构建基于改进YOLOv8的危险行为检测模型,在YOLOv8模型的主干和颈部部分引入通过组内点卷积残差模块IPCR和增强自适应层聚合模块EALA构成的CSP_EALA模块;在颈部引入组内点卷积空间金字塔池化IPSPP模块替换原始YOLOv8网络的SPPF模块;在Neck部分引入双卷积挤压激励网络;将训练集输入到危险行为检测模型进行训练;将待检测的危险行为图片输入训练后的危险行为检测模型,输出最终检测结果。本发明相较于原YOLOv8模型检测精度有所提升,有效提高了模型的检测效果、鲁棒性和泛化性能,为化工业领域的危险行为检测提供了有力支持。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:7 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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