一种基于YOLO算法的人员状态监测方法及系统

本发明公开了一种基于YOLO算法的人员状态监测方法及系统，属于图像或视频识别领域。该方法通过摄像头获取实时图像或视频流，利用优化后的YOLO算法进行人体检测和关键点定位，并结合人体姿态估计建立动作模型以判断人员状态。优化算法引入了CBAM注意力机制和多尺度特征融合技术，提升复杂场景下的检测精度和鲁棒性。系统支持对人员关键点信息的修正，通过历史帧数据与预测模型消除噪声。针对异常行为，如跌倒或非法闯入，系统可通过对比动作模型与正常行为样本库生成报警信号并通知管理终端。本发明实现了对天然气站场内人员状态的高效、实时监测，有效提升了安全管理水平。