一种消控室人员违规行为智能监测方法

本发明属于视觉监控技术领域，具体涉及一种消控室人员违规行为智能监测方法，本发明通过U‑Net‑GNN光补偿模型，利用U‑Net网络的编码器与解码器结构得到初步光补偿图像；再使用GNN将像素建模为图节点，基于空间相邻关系构建边连接，通过三层图卷积传递光照校正信息，优化局部光照一致性，最终由全连接层生成融合权重，输出第一目标图像，采用改进YOLOv6模型对第一目标图像进行识别，且通过添加头部和四肢特征识别分支网络并与Backbone连接，结合预训练、使用生成对抗网络（GAN）生成的训练数据集进行训练和验证，基于边界框回归损失函数优化网络，能够更精准地识别和定位工作人员，获取其边框信息得到第二目标图像，进一步提升视觉识别准确性。