一种基于多尺度通道与上下文引导聚合的人员违规行为检测方法

一种基于多尺度通道与上下文引导聚合的人员违规行为检测方法，首先采用化工厂人员违规行为数据集，并将数据集划分为训练集、验证集与测试集；再基于YOLOv8的主干结构，使用残差多尺度通道分离模块RMCSM提取空间特征，并在颈部添加上下文引导聚合模块CGFM；使用自定义的DAFAHead检测头替代原检测头；同时在输入阶段添加帧间历史交互编码模块HTIE，对视频帧间的时序上下文信息进行建模，将改进后的目标检测模型定义为MCSM‑YOLO；接着利用训练集对MCSM‑YOLO模型进行训练，根据训练结果对改进模型进行评估判断；最后利用MCSM‑YOLO模型对测试集进行测试，输出测试结果。本发明中的MCSM‑YOLO检测模型能快速有效的准确捕捉和识别图片中的小目标，能更好的适用于化工厂人员违规行为检测任务。