[发明专利]一种基于机器学习的仓库目标检测系统

说明书

本发明属于目标检测技术领域，且公开了一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，所述影像采集包括摄像模组和影像分析。本发明通过安装多个可旋转高清摄像机组成摄像模组，通过将工作人员人脸信息录入云后台，在工作时间，工作人员需要携带定位器，通过摄像模组进行影像采集，将拍摄的人脸信息与云后台录入的人脸信息进行比较，若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员，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，若是，则判定客户将手机交给工作人员进行操作，判定为违规操作，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。

技术领域

本发明属于目标检测技术领域，具体为一种基于机器学习的仓库目标检测系统。

背景技术

由于现在科技的发展，各项工作也越来越更加智能化、便利化，在银行进行工作中，客户可以通过手机软件来进行一些办理一些业务，但是由于一些客户对使用软件的操作不了解，使得工作人员需要来对客户进行指导操作，但若工作人员直接使用客户手机进行操作，可能会造成用户信息泄露或不必要的纠纷，所以需要对工作人员与客户手机是否接触进行检测。

现有技术中的目标检测采用人工审查或使用摄像机进行检测，但摄像机只能将拍摄影像，任然需要人工来进行查看检测，不能够进行自动识别进行检测，使得人工的工作强度较高，缺乏智能性，本专利提出一种基于机器学习的仓库目标检测系统来解决以上问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机器学习的仓库目标检测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

本发明的有益效果如下：