FDH-DETR工况场景工人行为及火灾检测算法

来源：电子测量技术杂志2025年第3期北京时间：

作者：董润华，常青，孔鹏伟，王耀力

单位：1.太原理工大学集成电路学院 太原 030600; 2.太原理工大学电子信息工程学院 太原 030600; 3.山西众鑫乐食汇食品有限公司 临汾 041000

摘要：针对工厂时刻面临的安全生产问题，例如厂区车间内严禁烟火、需时刻关注工作人员的行为安全、恶劣工况场景下工人是否佩戴口罩等，提出了一个基于RT-DETR改进的工人行为及火灾检测算法FDH-DETR。首先，通过Deep Faster特征深度融合模块与FasterNet的融合，减少了算法的参数量和计算量；其次，通过DRBC3模块大小卷积核转换机制，减少了模型的推理成本；最后，通过HiLo-AIFI高低频尺度内特征交互模块，增强了对高低频特征的提取能力。实验结果表明，改进后的算法平均准确度达到了93.8%，参数量减少了31.6%，计算量减少了61.4%，FPS达到了150 fps，并在真实工况场景下进行推理实验，验证了算法的有效性。

关键词：RT-DETR;工人行为检测;注意力机制;模型轻量化;目标检测;特征融合;火灾检测

基金资助：企业委托开发项目(RH24000012)资助