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摘要：本发明涉及异常行为识别技术领域，尤其涉及石油站场人员异常行为的GTB‑ResNet识别方法，包括采集异常行为图像；3个stride为1的GhostBottleneck和1个Triplet；4个stride为2的GhostBottleneck和1个Triplet；6个stride为2的GhostBottleneck和1个Triplet；3个stride为2的GhostBottleneck和1个Triplet；将异常行为图像输入GTB‑ResNet网络进行异常行为识别。本发明解决现有ResNet50网络进行异常行为识别时存在检测精度低、参数量大的问题。
主权项：1.石油站场人员异常行为的GTB-ResNet识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集石油站场施工人员异常行为图像；步骤二、构建GTB-ResNet网络，GTB-ResNet网络的主干网络包括stage1至stage4，stage1为3个stride为1的GhostBottleneck模块和1个Triplet注意力模块连接；stage2包括4个stride为2的GhostBottleneck模块和1个Triplet注意力模块连接；stage3包括6个stride为2的GhostBottleneck模块和1个Triplet注意力模块连接；stage4包括3个stride为2的GhostBottleneck模块和1个Triplet注意力模块连接；步骤三、将异常行为图像输入GTB-ResNet网络进行异常行为识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 石油站场人员异常行为的GTB-ResNet识别方法
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