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基于半监督学习的安全事故图像分类研究

摘要

安全事故严重威胁着人们的生命与财产安全，针对安全事故图像的精准高效

分类能够提升应急处置效率，有效降低事故危害。目前，该研究领域仍存在三个

挑战：一是样本数据不足，规范化的安全事故图像数据集较为匮乏；二是标注紧

缺，人工标注存在成本高、效率低等问题；三是数据类别失衡严重，少数类样本

的稀缺导致模型分类性能不佳。本文围绕上述问题展开探索，具体研究内容包含

以下几个方面：

1

（）针对安全事故图像标准化数据欠缺的