基于深度学习的人员轨道坐卧行为检测方法及装置

本发明属于轨道施工安全行为识别的技术领域，具体涉及一种基于深度学习的人员轨道坐卧行为检测方法及装置，其方法包括：基于施工现场的视频流数据获取图像数据集；利用改进的YOLOv8算法对图像数据集进行坐卧目标人员检测，得到目标框及其位置信息；利用改进的Segformer算法对图像数据集中的轨道所在位置进行分割，得到分割图像；对得到的目标框进行外扩处理，并将外扩后的目标框的位置和大小在分割图像上进行切割，再对切割图像进行PCA主成分分析，得到切割区域中的轨道宽度值，将其与目标框的宽度值进行比较，基于预设阈值对比较结果进行判断，以确定是否发出人员轨道坐卧行为告警。本发明解决了人员坐卧轨道检测不准确问题。