公开(公告)号：CN113610006B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202110910812.X

申请日：2021-08-09

Applicant: 中电科大数据研究院有限公司

Inventor： 范振军 ,  丁剑飞 ,  闫盈盈 ,  赵青 ,  李育斌 ,  刘汪洋

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的超时劳动判别方法，其主要步骤包括：(1)输入待识别的监控视频数据及工作的起止时间；(2)对视频数据作预处理后使用基于深度卷积神经网络的目标检测模型自动检测视频帧画面中的人及人头目标；(3)同时识别视频帧画面中的时间水印；(4)根据检测识别结果判别是否超时劳动；(5)根据判别结果，如果是则截取相应视频片段并保存，反之则重复步骤(2)～(5)直到处理完视频数据。本方法可以快速检测出监控视频场景下的小目标，并能实现对生产车间超过规定劳动时长的自动判别。

公开(公告)号：CN113610006A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202110910812.X

申请日：2021-08-09

Applicant: 中电科大数据研究院有限公司

Inventor： 范振军 ,  丁剑飞 ,  闫盈盈 ,  赵青 ,  李育斌 ,  刘汪洋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测模型的超时劳动判别方法，其主要步骤包括：(1)输入待识别的监控视频数据及工作的起止时间；(2)对视频数据作预处理后使用基于深度卷积神经网络的目标检测模型自动检测视频帧画面中的人及人头目标；(3)同时识别视频帧画面中的时间水印；(4)根据检测识别结果判别是否超时劳动；(5)根据判别结果，如果是则截取相应视频片段并保存，反之则重复步骤(2)～(5)直到处理完视频数据。本方法可以快速检测出监控视频场景下的小目标，并能实现对生产车间超过规定劳动时长的自动判别。