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公开(公告)号:CN114926782A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210594873.4
申请日:2022-05-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 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。
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公开(公告)号:CN113220910B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202110552915.3
申请日:2021-05-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/41 , G06F16/432 , G06F16/438 , G06F16/44 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种船舶甲板缆绳数据库的构建方法及系统,本发明方法,包括获取不安全行为的视频数据;对视频数据进行预处理;对预处理后的数据进行筛选;采用labelimg对筛选出来的图像进行标注;将标注后的不安全行为数据库图像的基本信息保存到图片数据表中,形成甲板缆绳不安全行为数据库。本发明通过采集船员不安全行为的图像数据库,提取每张数据库图片的不安全行为特征,将数据库图片特征以及不安全行为索引保存到图片特征表中;并通过深度学习以及神经网络等算法对甲板缆绳操作的船员进行不安全行为监测,基于《船员不安全行为与状态监测预警平台》项目的支持,船员可以通过手环震动来获得预警。
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公开(公告)号:CN113220910A
公开(公告)日:2021-08-06
申请号:CN202110552915.3
申请日:2021-05-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/41 , G06F16/432 , G06F16/438 , G06F16/44 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种船舶甲板缆绳数据库的构建方法及系统,本发明方法,包括获取不安全行为的视频数据;对视频数据进行预处理;对预处理后的数据进行筛选;采用labelimg对筛选出来的图像进行标注;将标注后的不安全行为数据库图像的基本信息保存到图片数据表中,形成甲板缆绳不安全行为数据库。本发明通过采集船员不安全行为的图像数据库,提取每张数据库图片的不安全行为特征,将数据库图片特征以及不安全行为索引保存到图片特征表中;并通过深度学习以及神经网络等算法对甲板缆绳操作的船员进行不安全行为监测,基于《船员不安全行为与状态监测预警平台》项目的支持,船员可以通过手环震动来获得预警。
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