一种基于多模态体征识别的工人行为智能管控方法和系统

本发明涉及工人行为智能管控技术领域，公开了一种基于多模态体征识别的工人行为智能管控方法和系统，系统由作业区域内相距设定间隔的多模态传感器阵列、行为分析服务器组成。方法包括：传感器阵列采集体征状态与环境交互数据，生成行为特征数据集；服务器接收实时体征融合数据构建矩阵，经处理后结合数据集提取模式特征，依据生理状态变化梯度、动作轨迹预测行为模式，通过行为关联模型输出时空分布特征并更新数据集，确定分类特征；根据分类特征动态配置安全策略，包括区域标识映射、控制防护设备激活等执行动作及动态分配防护资源。本方案实现多模态数据融合分析与安全策略动态调整，提升作业安全管控智能化与精准性。