摘要
本申请提出了一种基于动态区域注意力机制的消防员疲劳检测方法及装置,该方法通过消防头盔摄像头采集连续帧视频,预处理时计算目标区域遮挡程度。据此,在骨干网络中采用动态区域注意力机制,按遮挡程度划分目标区域为离散段数,并在上采样层调整采样倍数以增强特征提取,提升对面部及关节小目标区域的定位精度。该方法有效提升了复杂消防环境下疲劳检测的实时性与准确率,为指挥中心提供精准决策支持,保障消防员安全,提高救援效率。
技术关键词
注意力机制
疲劳检测方法
疲劳检测装置
GRU模型
消防头盔
场景
动态
指示灯模块
纹理特征
面部
关节
时序
水气
上采样
网络分析
烟雾
图像
数值
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表面缺陷检测
深度学习方法
算法
SAM模块
缺陷类别
图像编辑方法
图片
交叉注意力机制
超分辨率
图像编码器
深度学习网络
时序
参数
编码向量
计算机可执行指令
发动机支架总成
外观检测方法
引入注意力机制
GAN模型
零件