基于人体关节点检测和D-GRU网络的轮机员异常行为识别方法

摘要

本发明提出一种基于人体关节点检测和D‑GRU网络的轮机员异常行为识别方法，设计了基于人体关节点检测结合GRU网络结构的人体检测模型，由于机舱光线较暗，复杂的工作环境，该模型通过关节点检测模型对人体关节点进行检测与追踪，然后将得到的关键点的热图输出坐标，然后将坐标输入到D‑GRU网络结构中进行人体姿态预测，以实现对轮机员异常行为的识别。本发明的技术方案解决了现有技术中当轮机员等工作人员在船楼、机舱、锅炉间等较远场所工作时，不能及时了解及反应轮机员人身安全的问题。