[发明专利]基于人工智能工装识别的离岗检测方法和装置

权利要求书

1.一种基于人工智能工装识别的离岗检测方法，其特征在于，所述离岗检测方法包括：

识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物；

确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度；

根据所述关联度，判断处于所述目标工位的待检测对象是否为目标对象；

根据判断结果，确定所述目标对象的离岗状态。

2.根据权利要求1所述的离岗检测方法，其特征在于，所述识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物包括：

通过预先训练好的目标检测模型对所述工位图像进行识别，得到所述工位图像中的待检测对象和在岗标志物。

3.根据权利要求2所述的离岗检测方法，其特征在于，通过以下步骤训练所述目标检测模型：

对预先采集到的多个工位图像中的待检测对象和在岗标志物进行标注，得到带有待检测对象标注信息和在岗标志物标注信息的多个工位图像样本；

将每个所述工位图像样本输入至预先建立好的深度学习模型中进行训练，得到训练好的目标检测模型。

4.根据权利要求1所述的离岗检测方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度：

确定所述待检测对象所占用的第一区域；

确定所述在岗标志物所占用的第二区域；

确定所述第一区域与所述第二区域的重合度，所述重合度为所述第一区域与所述第二区域的重合区域的面积与所述第二区域的面积的比值；

基于所述重合度，确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度。

5.根据权利要求1所述的离岗检测方法，其特征在于，所述根据所述关联度，判断处于所述目标工位的待检测对象是否为目标对象，包括：

获取所述目标对象与所述在岗标志物之间的预设关联度阈值；

若所述关联度大于所述预设关联度阈值，确定处于所述目标工位的待检测对象为目标对象；

若所述关联度不大于所述预设关联度阈值，确定处于所述目标工位的待检测对象不为目标对象。

6.根据权利要求1所述的离岗检测方法，其特征在于，所述根据判断结果，确定所述目标对象的离岗状态，包括：

当所述目标工位的待检测对象不是目标对象时，统计所述目标对象的离岗时间；

若检测到所述离岗时间超过预设规定时间，则确定所述目标对象为离岗状态。

7.根据权利要求1所述的离岗检测方法，其特征在于，在所述识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物之后，所述离岗检测方法还包括：

若所述工位图像中不存在所述待检测对象和/或所述在岗标志物，则确定所述目标对象处于离岗状态。

8.一种基于人工智能工装识别的离岗检测装置，其特征在于，所述离岗检测装置包括：

识别模块，用于识别工位图像中处于目标工位的待检测对象和在岗标志物；

处理模块，用于确定所述待检测对象与所述在岗标志物之间的关联度；

判断模块，用于根据所述关联度，判断处于所述目标工位的待检测对象是否为目标对象；

第一确定模块，用于根据判断结果，确定所述目标对象的离岗状态。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1至7任一所述基于人工智能工装识别的离岗检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述基于人工智能工装识别的离岗检测方法的步骤。