公开(公告)号：CN114998987A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210554328.2

申请日：2022-05-19

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 黄冠承 ,  王修晖 ,  李学盛

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于时间信息注意力的动作识别方法及系统，识别方法及系统包括：使用摄像头对泵房现场进行视频记录，并通过选取的点位，提取出每个位置的静态帧图片序列；其次使用残差网络对底层的基础特征进行提取。然后通过时间信息注意力模块和局部分组卷积叠加模块，将视频数据中的时间信息进行聚集，并生成增强权重系数，对原始特征中与动作有关的时空信息进行增强,从而达到增强模型时空建模能力的目的。本方法通过一维卷积增强数据中的时间信息，并使用局部分组卷积叠加增大在在时间维度上的感受野，较显著得提升了动作识别任务的识别率，实现了对泵房中动作的识别与记录。

公开(公告)号：CN111767837B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202010601177.2

申请日：2020-06-28

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王修晖 ,  黄冠承

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/84

Abstract: 本发明公开一种槽罐车装卸料时阀门操作规范性的视觉评估方法，其包括如下两个步骤：段：以槽罐车装卸料时阀门操作序列中包含的关键步骤为隐藏状态，建立主从式隐马尔科夫模型，并进行训练；(2)合规操作事件序列的在线识别：以第一个阀门操作步骤为起始操作事件，顺序检测后续帧中是否存在符合槽罐车装卸料时阀门操作规范的动作序列。本发明提供的槽罐车装卸料时阀门操作规范性的视觉评估方法借助于智能视觉技术对装卸工人的操作监控视频进行实时检测与分析，并通过建立隐马尔科夫模型来识别槽罐车装卸料时的阀门操作序列是否符合规范，从而实现对不符合操作规范事件的识别与预警。(1)主从式隐马尔科夫模型建立与离线训练阶

公开(公告)号：CN111767837A

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN202010601177.2

申请日：2020-06-28

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王修晖 ,  黄冠承

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种槽罐车装卸料时阀门操作规范性的视觉评估方法，其包括如下两个步骤：(1)主从式隐马尔科夫模型建立与离线训练阶段：以槽罐车装卸料时阀门操作序列中包含的关键步骤为隐藏状态，建立主从式隐马尔科夫模型，并进行训练；(2)合规操作事件序列的在线识别：以第一个阀门操作步骤为起始操作事件，顺序检测后续帧中是否存在符合槽罐车装卸料时阀门操作规范的动作序列。本发明提供的槽罐车装卸料时阀门操作规范性的视觉评估方法借助于智能视觉技术对装卸工人的操作监控视频进行实时检测与分析，并通过建立隐马尔科夫模型来识别槽罐车装卸料时的阀门操作序列是否符合规范，从而实现对不符合操作规范事件的识别与预警。