摘要
本发明公开了一种铁路现场人员轻量化安全行为识别的方法及系统。该方法包括如下步骤:根据活动特征将活动进行分类并存入数据库;通过嵌入式多传感器工卡采集铁路现场人员的活动数据;对数据进行预处理并用滑动窗口技术分割数据;通过深度可分离卷积模块实现轻量化设计;构建时间流架构和空间流架构分别提取时间和空间特征;融合特征得到最终特征图并通过全连接层及分类器输出结果。系统包括处理器和存储器,存储器存储程序以实现上述方法。本发明通过轻量级双流卷积模型,有效解决了嵌入式多传感器工卡资源受限问题,缩短了分类识别时间,提高了识别准确率,适用于低功耗可穿戴设备。
技术关键词
铁路现场
机器学习分类器
输出特征
多传感器
滑动窗口技术
低功耗可穿戴设备
卷积模块
活动特征
时间流特征
采样点
坐标
元素
处理器
判别特征
通道
存储计算机程序
卷积模型
存储器
数据
系统为您推荐了相关专利信息
注意力机制
航空器
识别方法
多尺度特征金字塔
声发射
训练样本集
多传感器融合
同步控制方法
测试设备
设备运行状态数据
轻度认知障碍
诊断系统
卷积模块
生物标志物
多模式