基于改进YOLOv7和 ByteTrack 的煤矿关键岗位人员不安全行为识别
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文章编号：1671−251X（2024）03−0082−10 DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.2024030015
摘要：应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别，防止发生设备误操作等危险情况，对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题，提出了一种基于改进 YOLOv7和 ByteTrack 的煤矿关键岗位人员不安全行为识别方法。（剩余15746字）
