基于深度学习实现道路施工下的异常人员识别方法及系统

针对道路施工场景下的异常人员识别，可以采用深度学习技术结合计算机视觉方法来实现。下面是一个基于深度学习的道路施工下异常人员识别方法及系统的一般步骤： ### 步骤一：数据采集与预处理 1. **数据采集**：收集道路施工场景的图像或视频数据，包括正常施工人员和异常行为的人员。 2. **数据标注**：对数据进行标注，标记出正常和异常行为的区别，以便模型学习。 ### 步骤二：模型选择与训练 1. **选择模型**：可以选择适合图像识别任务的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或者基于预训练模型的迁移学习模型。 2. **模型训练**：使用标注数据对选择的深度学习模型进行训练，使其能够准确地区分正常和异常行为的人员。 ### 步骤三：异常人员识别 1. **实时监测**：将训练好的模型应用于实时监测系统中，对道路施工场景下的人员进行监测。 2. **异常检测**：通过模型识别出异常行为的人员，如闯入施工区域、穿着不符合要求等。 ### 步骤四：系统优化与部署 1. **性能优化**：对模型进行调优，提高异常人员识别的准确率和实时性。 2. **系统部署**：将优化后的系统部署到道路施工现场，实现对异常人员的实时监测和识别。 ### 系统特点： - **实时性**：系统能够实时监测道路施工场景下的人员，及时发现异常情况。 - **准确性**：通过深度学习模型的训练，系统能够准确识别异常行为的人员。 - **智能化**：系统能够自动识别异常行为，减少人工干预。 通过以上步骤，基于深度学习的道路施工下异常人员识别方法及系统可以有效帮助监管人员提高施工现场的安全性和管理效率。