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摘要：本发明涉及图像处理领域，本发明涉及一种基于布控球的作业人员违章监测方法及系统，方法包括：对视频分帧；计算目标帧图像的重要程度，重要程度与目标帧图像中人体骨架的关键点的动作显著性正相关；计算第二序列中目标帧图像与其他帧图像的重要程度的差值之和并归一化处理，当归一化后的差值之和小于等于设置的阈值时，将该目标帧图像划分为关键帧；遍历得到所有关键帧；将所有关键帧中的关键点输入到训练好的时空图卷积网络中，输出关键帧中人体动作的分类结果。本发明通过分帧处理并计算每一帧的重要程度，进而筛选出关键帧，并整合深度学习技术监测违章行为，从而减少了需要审核的帧数量，提高了监测的效率和准确性。
主权项：1.一种基于布控球的作业人员违章监测方法，其特征在于，包括：对布控球拍摄的视频进行分帧和预处理，得到每一帧图像；计算目标帧图像的重要程度，所述目标帧图像为任意一帧图像；所述重要程度与所述目标帧图像中人体骨架的关键点的动作显著性正相关；以目标帧图像为中心，截取临近的若干帧图像构建第二序列，计算第二序列中目标帧图像与其他帧图像的重要程度的差值之和并归一化处理，当归一化后的差值之和小于等于设置的阈值时，将该目标帧图像划分为关键帧；遍历得到所有关键帧；将所有关键帧中的关键点输入到训练好的时空图卷积网络中，输出关键帧中人体动作的分类结果；动作显著性的获取过程包括：计算第个关键点的轨迹变化率和相对变化率，将轨迹变化率和相对变化率加权求和，得到动作显著性；以目标帧图像为中心，截取一定帧的图像构建第一序列，计算第一序列中第个关键点在目标帧图像中分别与第个关键点在其他帧图像中的速率之和的平均值，将所述平均值作为轨迹变化率；计算第个关键点与目标帧图像中其他所有关键点的第一平均距离，计算第个关键点在第一序列中其他帧图像中的第二平均距离，计算第一平均距离与所有第二平均距离的方差，将所述方差作为相对变化率。
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