一种基于边缘计算的工人异常行为识别方法

本申请属于图像识别技术领域。本申请提供一种基于边缘计算的工人异常行为识别方法。本公开实施例向检测头中引入了CBAM模块，以优化特征表达以提升检测效率与准确性；结合Retinaface算法，实现工人人脸的精准识别，确保复杂光照及遮挡条件下的稳定性能。利用边缘计算架构，部署于靠近数据源的边缘设备，显著减少数据传输延迟并提升处理实时性。通过并行多线程模块将解码后的视频帧同时输入至YOLOv11n‑CBAM网络和Retinaface人脸识别模型中，通过数据收集模块汇聚异常行为检测与人脸识别结果，并通过HTTP协议传输至监测服务中心，为实时预警与后续分析提供高效支持。