中国安全科学学报

作者：王超, 徐楚昕, 董杰, 王志锋

单位：中国民航大学 空中交通管理学院,天津 300300

关键词：时空图卷积网络(ST-GCN),空中交通管制(ATC),不安全行为,管制员,行为识别

基金：天津市自然基金重点项目资助(21JCZDJC00780)

为预防和监督空中交通管制(ATC)工作中的违章行为,利用智能视频分析技术,研究适用于管制员坐姿工作的不安全行为识别模型。首先,分析管制员不安全工作行为的隐蔽性特征,总结5种典型管制员不安全行为,包括伸懒腰、瞌睡、低头入睡、歪头入睡和半躺入睡,并构建管制员不安全工作状态视频数据集(CUWS);其次,提出一种能描述管制员坐姿的骨架关键点拓展算法,基于时空图卷积网络(ST-GCN)搭建适用于管制员坐姿与腿部遮蔽情况下的不安全行为识别模型ATC-ST-GCN,并给出管制员不安全行为识别的工作流程;最后,利用CUWS数据集进行ATC-ST-GCN模型的训练和测试,并利用管制室实际监控视频开展验证试验。结果表明:该模型能够在有限验证数据集上实现5种典型不安全行为识别,准确率达到93.65%。试验结果证明该模型具有一定的科学性与有效性。

来源：2023年第5期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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