[发明专利]一种基于机器学习的仓库目标检测系统

权利要求书

1.一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，其特征在于：所述影像采集包括摄像模组和影像分析；

所述影像分析由区别分析与动作分析组成；

所述区别分析由人脸识别和定位组成；

具体操作步骤如下：

S1、通过将工作人员人脸信息提前录入云后台，工作人员携带定位器；

S2、通过摄像模组对工作环境、人和物进行影像采集；

S3、将影像采集的信息通过数据线进行影像分析；

S4、通过定位器确定工作人员工作位置，将影像拍摄的人脸与云后台录入人脸进行比较；

S41、若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员；

S42、若云后台未查询到人脸信息，则将其确定为客户；

S43、通过区别分析对客户手持物品进行对比分析，能够判定手持物品是否是手机；

S5、通过摄像模组对客户进行拍摄，通过客户是否将手机递给工作人员进行动作分析；

S51、若否，则未将手机交给工作人员进行操作，判定为未违规；

S52、若是，则手机交给工作人员进行操作，判定为违规操作；

S6、通过将影像分析数据通过数据线传输给云后台，将数据信息进行保存记录；

S7、通过定期对影像判定进行人工复核，通过云后台将人工复核的结果进行记录学习。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的仓库目标检测系统，其特征在于：所述摄像模组由多个可旋转式高清监控摄像机组成，并且分别固定在工作人员所处的工作环境中。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的仓库目标检测系统，其特征在于：所述云后台内部设有信息存储库和处理器，云后台可将信息数据化保存，通过手机或电脑等网络设备进行操控。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的仓库目标检测系统，其特征在于：所述动作分析是由将大量动作数据组合的分析库，所述分析库存储在云后台，分析库内动作数据能够根据人工复核结果进行记录学习。