摘要
本发明公开了一种基于神经网络的目标识别与探测系统及方法,涉及工业生产运维技术领域,包括:获取工业生产过程中的监控视频,使用监控图像训练神经网络模型,用于进行人员识别和设备识别;基于人员对设备的操作时间和练习操作时间,得到人员对设备的操作熟练度;分析设备的监控图像,基于人员对设备的操作熟练度和操作时间得到设备的风险值,当设备的风险值大于等于阈值时,联系检修人员对设备进行检修;调取检修记录中的时间数据,根据设备被不同人员的操作时间判断设备是否需要进行检修,为设备检修提供参考,提高设备检修的效果;利用神经网络技术对设备和人员进行识别,不需要人工进行干预,能够适应工业生产场景。
技术关键词
单人
神经网络单元
风险
训练神经网络模型
数据存储模块
探测系统
特征提取单元
身份
图像获取模块
分析模块
识别模块
检修需求
工业生产
视频
训练设备
设备识别
存储设备信息
历史维修记录
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电力设施
三维坐标信息
点云密度
扫描单元
BIM建筑模型
事件关联分析
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