中国安全科学学报

作者：郝秦霞, 张家千

单位：西安科技大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710054

关键词：输送带运输,不安全行为,注意力机制,OpenPose模型,特征融合

基金：陕西省重点研发计划项目(2024GX-YBXM-526)

为提升矿井输送带运输区矿工不安全行为识别的准确性与实时性,解决现有基于人工监控手段实时性差、误检率高的问题,提出一种融合图像特征与人体骨骼特征的双流时空融合网络(DS-SFNet)。首先,针对井下低光照、粉尘干扰环境,设计亚像素卷积块注意力模块(SPCBAM),通过亚像素卷积与深度可分离卷积优化特征表达;其次,针对OpenPose模型计算资源消耗大的问题,采用MobileNet v3网络重构其主干特征提取网络,并引入空洞卷积与跨层连接;最后,构建融入注意力机制的分层特征融合模块,通过时空对齐与互补性建模深度融合图像特征与骨骼轨迹特征。结果表明:DS-SFNet模型在51种人类动作数据库(HMDB51)和佛罗里达大学101类视频数据集(UCF101)上的识别准确率分别为76.4%和97.9%,较SlowFast模型分别提升1.5%和1.1%;在包含攀爬、跨越、倚靠、手搭4类行为的自建煤矿数据集中,平均识别准确率达92.3%;MobileNet v3重构的OpenPose模型参数量仅为原始视觉几何组网络(VGG19)的11.5%,推理速度提升3倍以上;模型单帧处理时间为38.7 ms,参数量为57.3 M。

来源：2025年第10期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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