基于改进YOLOv5的科技项目评审过程人员行为分析方法

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摘要：为提高科技项目评审会议组织实施的质量，规范评审过程中参会人员的行为，提出一种基于改进YOLOv5的科技项目评审过程人员行为分析方法，实时分析评审会议现场监控视频数据，识别参会人员的违规行为。首先，基于改进的YOLOv5构建监控视频小目标检测网络，在YOLOv5主干网络中融合TCANet注意力机制，获取评审会议现场监控视频数据中重点关注的目标区域，并在其头部网络增加了特征图上采样处理，将上采样得到的特征图与主干网络中的浅层特征图进行融合，实现评审会议现场中手机、名片等小目标的检测；然后，提出参会人员行为分析算法，通过人体目标跟踪网络模型实时跟踪参会人员的移动轨迹，建立区域属性与专家位置域联合的时空关联关系判别式，识别参会人员与专家接触、攀谈等违规行为。（剩余12263字）