摘要
本发明属于图像识别技术领域,提供了一种井场作业智能识别方法及装置,该方法包括:获取井场作业场景下的多源数据,多源数据包括人物特征信息、多个区域的位置信息和监控设备的状态信息,人物特征信息包括目标人员的身份信息、穿戴信息、行为信息和位置信息中的至少一项;基于智能识别模型对多源数据分别进行识别,得到人物特征识别结果、区域识别结果和状态信息识别结果;其中,智能识别模型通过采用多头自注意力机制对深度学习模型进行训练得到;根据人物特征识别结果、区域识别结果和状态信息识别结果中的至少一项对目标人员的违规操作进行判定,得到违规操作判定结果。本发明所述方法及装置提高了井场作业识别精度。
技术关键词
井场作业
智能识别方法
人物特征
监控设备
深度学习模型
摄像单元
注意力机制
非暂态计算机可读存储介质
作业场景
语音播报设备
声光报警设备
智能识别装置
图像识别技术
风险
判断算法
远程服务器
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
异常事件
时间序列模型
静态设备
机器学习架构
传感器
火焰预警方法
热成像
深度学习模型
图像采集设备
图片
传感器集线器
机器人
规划决策模块
异构
EtherCAT主站
监控视频内容
时序数据分析方法
机器视觉技术
分类方法
长短期记忆网络