基于TensorFlow框架的施工现场违规行为智能识别方法

摘要

基于以往施工现场违规行为智能识别方法识别精度低的问题,基于TensorFlow框架设计施工现场违规行为智能识别方法.首先,序列化施工现场违规行为数据,将121维数据按数组转化的方式,转化成train dump.p的数据集;而后,基于TensorFlow框架搭建智能识别网络,保持识别边界信息;在智能识别网络中安装IronPython.dll,得出施工现场违规行为智能识别编码,通过编码智能识别施工现场违规行为.设计实例分析,可得出试验结果为该方法识别嫌疑系数误差值最高为0.42,试验对照组为0.59,设计的识别方法识别嫌疑系数误差值更小,可以实现对施工现场违规行为的精准智能识别.