《表1 实验结果分类标准：基于FAST特征的智能安全帽静态报警方法的研究》

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《基于FAST特征的智能安全帽静态报警方法的研究》

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实验中分别采集了1 000组安全帽佩戴人员处于静态（倒地不起）和非静态（工作状态）的图像来提取特征，这2 000组图像采集自不同的场景，包含室内工作场景和室外工作场景，具有不同的光照和噪声水平。通过设定不同的百分比阈值T得到不同的报警准确率（Precision）和召回率（Recall）。将实验结果分为4类（见表1）:实际状态为静态并且预测结果为静态；实际状态为动态但预测结果为静态；实际状态为静态但预测结果为动态；实际状态为动态并且预测结果为动态。