- 专利标题: 一种基于yolo-v4的船员驾驶台不安全行为识别方法、系统及存储介质
-
申请号: CN202210594873.4申请日: 2022-05-27
-
公开(公告)号: CN114926782A公开(公告)日: 2022-08-19
- 发明人: 章文俊 , 赵常九 , 牟聪瑞 , 岳敬文 , 吕红光 , 王庆武 , 杨雪 , 孟祥坤 , 周翔宇
- 申请人: 大连海事大学
- 申请人地址: 辽宁省大连市高新园区凌海路1号
- 专利权人: 大连海事大学
- 当前专利权人: 大连海事大学
- 当前专利权人地址: 辽宁省大连市高新园区凌海路1号
- 代理机构: 大连东方专利代理有限责任公司
- 代理商 高意; 李洪福
- 主分类号: G06V20/52
- IPC分类号: G06V20/52 ; G06V20/59 ; G06V20/40 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明提供一种基于yolo‑v4的船员驾驶台不安全行为识别方法,包括:根据事故报告、IMO规则、船公司体系文件和船长的经验,确定船员驾驶台不安全行为的类别;以“育鲲”轮和“长江叁号”邮轮的驾驶台以及航海模拟器作为采样地点,采用摄像头采集三个采样地点船员工作状态的视频数据;将采集的视频数据分别成图片,获取不安全行为图像数据;制作船员驾驶台不安全行为数据集;构建YOLOv4‑ghostnet网络模型;将制作的数据集放到构建的YOLOv4‑ghostnet网络模型中进行训练,选取并保存损失值最低的权值文件;将构建的模型和保存的权值文件集成到船员预警平台中,模型将检测出船员的不安全行为,并发出预警信号。本发明可以对船员进行实时的提醒,降低海事事故的发生概率,保障船舶安全。