摘要
本发明涉及物流人员安全保护方法技术领域,公开了一种物流中心人员摔跤智能识别方法;包括:获取物流转运中心摄像头监控的图片样本,对图片样本进行预处理生成预处理图片样本,通过LabelImg进行标注;通过IoU‑based losses损失函数训练YOLOv11模型;训练人体姿态估计OpenPose模型,根据人员特点对OpenPose模型的架构进行调整;将训练好的YOLOv11模型和OpenPose模型进行融合,得到人员摔跤识别模型;将物流转运中心摄像头监控的画面逐帧输入人员摔跤识别模型,通过人员摔跤识别模型判断画面中是否具有人员摔跤的情况,若有,则触发警报,通过声光警报通知监控人员,并存储相关图像和视频片段存储记录,具有实时监控员工的工作状态,及时发现摔跤事件,从而提高安全管理水平和响应速度的优点。
技术关键词
智能识别方法
物流中心
图片
训练人体
模型训练模块
姿态估计
智能识别装置
生成样本数据
评价系统
裁剪工具
姿态特征
姿态误差
警报
传播算法
画面
地点
图像
电子设备
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实体间关系
表单特征
表单页面
非线性
图像识别算法
检测点
深度预测模型
检测金属构件
大型金属构件
视频制作系统
字幕
分析模块
输入模块
协同过滤算法