結(jié)合深度學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算的作業(yè)人員專注性檢測(cè)方法

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摘要：在生產(chǎn)作業(yè)過(guò)程中，作業(yè)人員注意力不集中是生產(chǎn)事故發(fā)生的主要誘因。針對(duì)現(xiàn)有的專注性研究方法過(guò)于依賴高性能計(jì)算設(shè)備，存在部署困難和隱私數(shù)據(jù)泄露等問(wèn)題，提出一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算的作業(yè)人員專注性檢測(cè)方法。首先，利用YOLOv5算法對(duì)使用手機(jī)、抽煙和喝水3種常見(jiàn)的分心行為進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)；然后，采用輕量化人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和Perclos算法對(duì)作業(yè)人員的疲勞程度進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)疲勞狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警；最后，采用基于通道剪枝的壓縮算法將分心行為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)和疲勞行為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)部署于低功耗的便攜式邊緣計(jì)算設(shè)備，避免作業(yè)人員隱私和商業(yè)數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。（剩余8191字）