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图311所示。混淆矩阵的横轴表示模型识别的行为结果，纵轴表示预测行为的实际真实类别。混淆矩阵的对角线表示了每种行为模型预测结果与真实值相同时的准确率，范围为0~1之间；非对角线上的数据则代表了模型判断的错误率。同时用颜色深度的深浅直观的表示那行为检测准确率的高低。图STYLEREF1\s3SEQ图\*ARABIC\s111模型在自建工人行为数据集的混淆矩阵通过混淆矩阵可以看出模型对每类行为的识别率的高低，其中抛物和站姿倚靠行为的识别率较低。通过分析可知，抛物行为的识别率较低，是由于数据集中该类行为的数量比例较少而导致的训练不足；而站姿倚靠行为的识别率较低，是由于数据集中的所有行为都包含前期准备动作即行走后站立到防护栏旁，因此导致其他行为数据中都包含少量的类似于站姿倚靠的信息，导致站姿倚靠行为与其他行为具有区别的信息相对较少，而导致识别率相对较低。小结本章首先通过实地调研了解到建筑工人临边的几类不安全行为，并通过在实验室环境自建工人临边行为数据集，同时介绍了公共数据集UCF101。选择CNN+LSTM人体行为识别模型框架进行改进，提出将引入ECA注意力模块的ResNeXt与Bi-LSTM网络相结合的模型。并通过在公共数据集UCF-101数据集上进行训和验证，其识别率为86%，与现有的算法相比较有所提高，证明了本文所设计的行为检测模型具有较好的性能。进而在自行建立的建筑工人临边行为数据集中对模型进一步验证，证明了该模型同样适应于临边状态下的5类行为的识

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