一种基于TimeSformer网络的油田现场违章行为识别方法

本发明揭示了一种基于TimeSformer网络的油田现场行为识别方法，具体包括以下步骤：(1)提取油田现场各类违章行为的视频片段。(2)利用via3对分段数据中的各类行为进行标定，并将数据集随机划分为训练集和测试集，比例为8:2。(3)在PyTorch框架下构建油田现场行为识别模型。(4)在油田现场行为识别模型上进行训练和优化。(5)提取油田现场的视频信息，并输入到经过训练的行为识别模型中进行行为识别，得到检测数据。(6)根据检测数据的置信度进行违章行为判断，并生成相应的违章行为判定，并将检测及判定信息存储起来。本发明的方法具有以下优点：准确检测行为类别，能够智能化地判断行为是否违章。它旨在解决油田作业现场违章行为实时检测的问题，为油田作业现场的生产管理提供智能化的解决方案。