[发明专利]动作流检测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202010519642.8 | 申请日: | 2020-06-09 |
| 公开(公告)号: | CN111814557A | 公开(公告)日: | 2020-10-23 |
| 发明(设计)人: | 高宗;谭泽汉;陈彦宇;马雅奇;谭龙田;周慧子;陈高;李海棠 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06Q50/04 |
| 代理公司: | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人: | 杜欣;李雪 |
| 地址: | 519070*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 动作 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种动作流检测方法,其特征在于,包括:
获取周期起始标记和实时视频流数据;
根据所述实时视频流数据和所述周期起始标记,对所述周期起始标记指示的时刻开始的每个动作进行检测,其中,对第i个动作的检测步骤如下:确定所述实时视频流数据中所述第i个动作的动作执行情况;检测所述第i个动作的动作执行情况是否符合预存储的单个所述周期内标准动作的动作执行标准,获得所述第i个动作的检测结果。
2.根据权利要求1所述的动作流检测方法,其特征在于,所述动作执行情况包括动作类别、与所述动作类别对应的动作类别置信度和动作持续时间;
所述检测所述第i个动作的动作执行情况是否符合预存储的单个所述周期内标准动作的动作执行标准,获得所述第i个动作的检测结果包括:
判断所述第i个动作的动作类别是否属于预存储的单个所述周期内的标准动作的动作类别;
若不属于,获得所述第i个动作不属于所述周期内的标准动作的检测结果;
若属于,根据所述动作类别、所述动作类别置信度和所述动作持续时间,获得所述第i个动作的检测结果。
3.根据权利要求2所述的动作流检测方法,其特征在于,所述根据所述动作类别、所述动作类别置信度和所述动作持续时间,获得所述第i个动作的检测结果包括:
检测所述第i个动作的动作类别是否符合预存储的单个所述周期内第i个标准动作的动作类别;
若不符合,获得所述第i个动作的动作类别异常的检测结果;
若符合,确定所述第i个动作的动作类别正常,根据所述动作类别置信度和所述动作持续时间,获得所述第i个动作的检测结果。
4.根据权利要求3所述的动作流检测方法,其特征在于,所述根据所述动作类别置信度和所述动作持续时间,获得所述第i个动作的检测结果包括:
检测所述第i个动作的动作类别置信度是否符合预存储的与所述第i个标准动作对应的标准类别置信度范围;
若不符合对应的标准类别置信度范围,获得所述动作类别正常但所述动作不符合标准的检测结果。
若符合对应的标准类别置信度范围,检测所述第i个动作的动作持续时间是否符合预存储的与所述第i个标准动作对应的标准持续时间范围;
若不符合对应的标准持续时间范围,获得所述第i个动作的动作类别正常但耗时异常的检测结果;
若符合对应的标准持续时间范围,获得所述第i个动作的动作耗时正常的检测结果;
所述第i个标准动作对应的标准类别置信度范围,和,所述第i个标准动作对应的标准持续时间范围,是根据动作异常识别模型获取到的,所述动作异常识别模型包括第i个标准动作的多个类别置信度样本数据和第i个标准动作的多个持续时间样本数据。
5.根据权利要求4所述的动作流检测方法,其特征在于,所述获得所述第i个动作的动作耗时正常的检测结果之后,包括:
将所述第i个动作的动作类别置信度,增加至所述第i个标准动作的置信度样本数据;
将所述第i个动作的动作持续时间,增加至所述第i个标准动作的持续时间样本数据。
6.根据权利要求1所述的动作流检测方法,其特征在于,根据所述实时视频流数据和所述周期起始标记,对所述周期起始标记指示的时刻开始的每个动作进行检测之后,还包括:
接收周期终止标记;
确定所述周期终止标记至所述周期起始标记限定的时间段内检测到的动作数目,作为第一动作检测数目;
根据所述第一动作检测数目和所述周期内包含的标准动作的总数,判断所述时间段内是否出现动作缺失。
7.根据权利要求3所述的动作流检测方法,其特征在于,根据所述实时视频流数据和所述周期起始标记,对所述周期起始标记指示的时刻开始的每个动作进行检测之后,还包括:
接收周期终止标记;
确定所述周期终止标记至所述周期起始标记限定的时间段内所述动作类别正常的动作数目,作为第二动作检测数目;
根据所述第二动作检测数目以及所述周期内包含标准动作的总数,判断所述时间段内是否出现工序错误。
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