一种系缆行为自动识别方法、系统、设备及介质

本发明涉及一种系缆行为自动识别方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：获取船舶过闸的完整数据；利用神经网络算法对未系缆或系缆不到位的历史违规行为数据进行模拟学习，并输出不同环境下图像清晰度的加权平均分数和加权比例；采用YOLO8算法对获取的船舶图片和实时视频中的船舶进行目标检测，识别船员位置；基于船舶基本信息和识别到的船员位置，采用CNN模型识别船员的系缆行为；提取加权平均分数和加权比例计算清晰度影响因子，基于清晰度影响因子构建SIFT算法变形公式，计算识别出的船员的系缆行为和模拟学习得到的未系缆或系缆不到位行为之间的相似度，识别未系缆或系缆不到位行为。与现有技术相比，本发明具有识别精度高等优点。