摘要
本发明公开一种面向装箱线生产作业的人员操作行为规范识别方法,涉及智能识别技术领域。所述方法包括生产线专用数据集构建、指示灯状态检测、人员拿取物品检测、指示灯状态和人员行为综合分析四个步骤。本发明有效构建符合实际场景需求的多粒度数据集,提升算法在复杂场景下的鲁棒性,优化异常行为识别的准确性和实时性,形成装箱行为操作规范识别方案。
技术关键词
专用数据集
物品检测
深度学习模型
识别方法
人体姿态识别技术
融合计算机视觉
货架
工况
高分辨率摄像头
深度学习架构
姿态估计算法
指示灯开关
图像处理算法
关节点
协作场景
深度学习技术
时序
识别系统
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取方法
深度学习模型
特征值
序列
图像分析
作业现场
监测系统
视频流
采集单元
数据采集模块
滑坡位移预测方法
深度学习模型
时间变化特征
依赖特征
滑坡位移监测
模糊测试方法
种子
深度学习模型
转换后图像
队列