【摘 要】
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为了实现基于布控球技术的机具安全作业系统的研究，提出了一种基于改进后YOLOv4算法的不安全行为智能检测模型，用于对机具作业过程中操作人员不安全行为进行检测与识别。首先，在原YOLOv4算法的基础上，对其网络参数、多尺度特征融合网络及网络结构进行了改进与优化；然后设计了基于改进后YOLOv4算法的不安全行为智能检测与识别的流程，并搭建了实现智能检测的硬件与软件平台；最后，分别对原YOLOv4网络模
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为了实现基于布控球技术的机具安全作业系统的研究，提出了一种基于改进后YOLOv4算法的不安全行为智能检测模型，用于对机具作业过程中操作人员不安全行为进行检测与识别。首先，在原YOLOv4算法的基础上，对其网络参数、多尺度特征融合网络及网络结构进行了改进与优化；然后设计了基于改进后YOLOv4算法的不安全行为智能检测与识别的流程，并搭建了实现智能检测的硬件与软件平台；最后，分别对原YOLOv4网络模型与改进后的YOLOv4网络模型进行训练与测试，并对采用不同YOLOv4网络模型的基于布控球技术的机具安全作业系统进行测试验证。结果表明：改进后的YOLOv4网络模型更适用于基于布控球技术的机具安全作业系统，采用改进后的YOLOv4网络模型的系统AP值达95%,mAP值达93%,对机具作业过程中操作人员不安全行为的智能检测与识别准确率更高，检测效果更佳。
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