[发明专利]基于结构化双流卷积神经网络的生产操作行为识别方法、装置、设备、系统及存储介质有效
| 申请号： | 201910376081.8 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN110222574B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 胡海洋;朱相玲 | 申请（专利权）人： | 杭州智尚云科信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 解明铠;刘静静 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于结构化双流卷积神经网络的生产操作行为识别方法、装置、设备、系统及存储介质，其中，生产操作行为识别方法包括如下步骤：获取生产环境的监控视频，将监控视频分解为图像帧序列和光流序列；将所述图像帧序列和光流序列输入结构化双流卷积神经网络，得到每帧图像的动作类别和时间戳信息；所述结构化双流卷积神经网络引入有注意力机制；依据所述动作类别和时间戳信息，计算得到生产动作实例。本申请提供的生产操作行为识别方法能够快速准确识别视频中生产操作行为，满足智能制造的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 结构 双流 卷积 神经网络 生产 操作 行为 识别 方法 装置 设备 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于结构化双流卷积神经网络的生产操作行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取生产环境的监控视频，将监控视频分解为图像帧序列和光流序列；将所述图像帧序列和光流序列输入结构化双流卷积神经网络，得到每帧图像的动作类别和时间戳信息；所述结构化双流卷积神经网络引入有注意力机制；依据所述动作类别和时间戳信息，计算得到生产动作实例。
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