一种基于动态检测信度更新的人体标识物识别方法

    公开(公告)号:CN119049091A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411525265.3

    申请日:2024-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态检测信度更新的人体标识物识别方法,该方法首先采集人体目标及标识物视频文件,将视频文件转化为图片流。其次使用单次多核检测器SSD,获得图片流中当前帧图片中人体标识物目标初始预测框和初始目标检测信度。然后基于目标的初始预测框和目标检测信度,利用自适应非极大值抑制算法得到目标最终预测框和最终目标检测信度,基于动态检测信度融合策略,更新最终目标检测信度。最后根据最终预测框和更新后的最终目标检测信度判定人员身份信息。本发明能够快速检测出待识别目标,并有效提高目标在天气变化、局部遮挡等情况下的目标检测信度,提升目标检测过程的可靠性和稳定性。

    一种基于云边端架构的离心泵操作智能检测方法

    公开(公告)号:CN118097769A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202311237450.8

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于云边端架构的离心泵操作智能检测方法,该方法包括以下步骤:步骤S1,获取视频数据。视频采集模块通过终端获取离心泵操作的视频数据。步骤S2,人体关键点检测。人体关键点检测模块在边缘端从视频数据中提取人体关键点。步骤S3,计算关键点与阀门的欧式距离。在视频的每一帧中,计算人体手部关键点与每个阀门的欧式距离并保存;步骤S4,离心泵操作流程判断。利用人体手部关键点与每个阀门的欧式距离来判断人员是在操作哪个阀门;步骤S5,离心泵操作开关阀门动作判断。提取人体手部关键点操作阀门时的时间序列特征,使用卷积神经网络,训练模型并判断人员是在开还是关阀门。通过本发明方案可提高检测效率。

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