深度学习驱动的污染修复环境着装与行为检测提升人员安全

本文主要探讨了人工智能在污染修复环境中的应用，特别是深度学习技术在保障工作人员人身安全方面的创新方法。首先，文章强调了在高污染环境下，确保工作人员着装规范和行为正常的重要性，因为这直接关系到作业过程的安全性。传统的目标检测算法由于其局限性，如检测种类单一和对环境因素敏感，被发现不适用于复杂污染修复场景，因此深度学习目标检测算法被选为研究核心。 具体来说，作者采用深度学习改进的Faster R-CNN算法进行人员着装规范检测。他们创建了一个专门针对污染修复作业环境的着装规范数据集(DressCodeDataset)，通过对比不同骨干网络结构和数据集划分比例，优化超参数，最终实现了检测准确率的提升，mAP值提高了1.06个百分点，同时提高了检测速度。这表明深度学习在着装规范检测方面的高效性和准确性。 另一方面，针对人员行为检测，文章利用YOLOv3算法进行研究。作者制定了行为状态等级，并构建了BehaviorDataset，通过对数据集进行多比例划分和超参数调整，达到了95.40%的高精度mAP值，有效地识别出人员的行为模式。 此外，为了弥补行为检测可能存在的漏检、错检问题，以及在行为严重程度为“中等”时难以确定原因的情况，文章设计了一套实时有毒气体监测装置。这套装置能与行为检测结果相结合，提供更为全面的判断依据，从而提高整体检测效率，进一步增强了工作人员的安全防护。 本文通过深度学习技术，尤其是Faster R-CNN和YOLOv3算法，实现了污染修复环境中人员着装规范和行为的精确检测，结合有毒气体监测，显著提升了工作人员在高风险环境下的安全保障。这些研究成果对于优化污染修复作业流程，保障人员健康与安全具有实际意义。关键词包括污染修复、人员安全、深度学习、着装规范检测和行为检测，这些都是该领域的重要研究焦点。