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公开(公告)号：CN116522110A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310399593.2
申请日：2023-04-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督图神经网络特征提取的旋转机械故障诊断方法及系统。随着人工智能技术的发展，许多基于深度学习的方法被应用到故障诊断中提高设备维修诊断的智能化水平。但该类方法需要大量的标签数据，这不仅造成了资源浪费，而且需要大量的人力劳动。本发明采用K‑近邻法(KNN)将采集的振动加速度信号构建成故障样本图。然后，对GraphSAGE模型以无监督的方式进行训练，旨在不需要标签的情况下提取信号样本的特征。在提取特征的基础上，采用了一些经典的分类器进行故障诊断。本发明提出的故障诊断方法具有较高的精度，同时能够实现在少量有标记样本的情况下，也能实现较高的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN116343343A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310626679.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种基于云边端架构的起重机吊运指挥动作智能测评方法，通过终端设备对考生整个测评过程进行视频录制，描绘出考生的人体骨架图像进行保存；使用指挥动作识别模型对人体骨架的视频进行识别检测，再对识别出的动作名称、每一动作对应信度值、帧数数据进行处理，筛选出某几个动作的特定信度值及其对应的帧和信度信息显示在原骨架视频中；计算测评过程的动作准确率、保存错误动作片段，制作测评结果报告。本发明可以实现云边端技术的协同，减少上传的数据量，提高测试效率。并且可以自动化完成起重吊运指挥动作评测的全部过程，提高待测评人员的行为正确性与规范性。
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公开(公告)号：CN118470612A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410920456.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江物产化工集团宁波有限公司 , 宁夏石化银骏安全技术咨询有限公司 , 北京中科汇联科技股份有限公司 , 杭州言实科技有限公司 , 鄂尔多斯职业学院
Abstract: 本发明公开了基于多模态信息融合的安全生产作业人员行为识别方法及系统，该方法首先对作业人员整个作业过程进行视频录制，并将所录制视频保存。其次对视频中的人员进行人体骨架识别，并在视频中描绘出人员的人体骨架图像，再将含人体骨架的视频以及识别出的人体骨架坐标数据保存。最后使用生产作业行为识别模型对骨架视频进行识别检测，再对识别出的作业行为名称、识别行为对应置信度数据进行分析、保存。该系统包括视频采集模块、人体骨架识别模块和作业行为测评模块。本发明作业人员的行为进行识别与评定，节省了大量人力资源，在识别效率上将有巨大提升。
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公开(公告)号：CN118522077B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410978114.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于智能物联的盲板抽堵作业人员操作动作规范性检测方法及系统，该方法首先通过终端设备进行视频录制，使用改进的人体关键点识别算法对录制的视频中的人员进行检测，得到人体关键点信息。其次通过YOLO进行物体识别，检测视频中的扳手和盲板状态。然后根据人体关键点信息，画出人体手部关键点对应的时间序列图，进行盲板抽堵操作中动作识别判断。最后将人员操作盲板抽堵时是否按照正确顺序拆除或者安装螺栓，人员是否正确设置盲板状态，得出检测结果。本发明很大程度提升测评执行效率，提高对工人作业的操作动作规范性检测的准确率，大大减少安全事故的发生的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118470612B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410920456.3
申请日：2024-07-10
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江物产化工集团宁波有限公司 , 宁夏石化银骏安全技术咨询有限公司 , 北京中科汇联科技股份有限公司 , 杭州言实科技有限公司 , 鄂尔多斯职业学院
Abstract: 本发明公开了基于多模态信息融合的安全生产作业人员行为识别方法及系统，该方法首先对作业人员整个作业过程进行视频录制，并将所录制视频保存。其次对视频中的人员进行人体骨架识别，并在视频中描绘出人员的人体骨架图像，再将含人体骨架的视频以及识别出的人体骨架坐标数据保存。最后使用生产作业行为识别模型对骨架视频进行识别检测，再对识别出的作业行为名称、识别行为对应置信度数据进行分析、保存。该系统包括视频采集模块、人体骨架识别模块和作业行为测评模块。本发明作业人员的行为进行识别与评定，节省了大量人力资源，在识别效率上将有巨大提升。
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公开(公告)号：CN118411765B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410884894.9
申请日：2024-07-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于云‑边‑端架构的工人作业行为识别方法、系统、设备及存储介质，该方法首先获取工业人员的行为数据，根据所述行为数据获取人体关键点信息。其次通过图卷积模块和多尺度时间卷积模块对人体关键点信息，进行聚合特征处理。最后通过分类模块，基于聚合特征输出工业人员对应的行为类型。该系统包括获取模块、处理模块和识别模块。本发明能够充分利用人体关键点的空间维度和时间维度上的信息，从而获得的人体关键点特征更为准确，并减少了空间维度上的关节特征或者是时间维度上的关节特征的信息丢失，以此提高识别精度。
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公开(公告)号：CN118411765A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410884894.9
申请日：2024-07-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于云‑边‑端架构的工人作业行为识别方法、系统、设备及存储介质，该方法首先获取工业人员的行为数据，根据所述行为数据获取人体关键点信息。其次通过图卷积模块和多尺度时间卷积模块对人体关键点信息，进行聚合特征处理。最后通过分类模块，基于聚合特征输出工业人员对应的行为类型。该系统包括获取模块、处理模块和识别模块。本发明能够充分利用人体关键点的空间维度和时间维度上的信息，从而获得的人体关键点特征更为准确，并减少了空间维度上的关节特征或者是时间维度上的关节特征的信息丢失，以此提高识别精度。
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公开(公告)号：CN116343343B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310626679.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种基于云边端架构的起重机吊运指挥动作智能测评方法，通过终端设备对考生整个测评过程进行视频录制，描绘出考生的人体骨架图像进行保存；使用指挥动作识别模型对人体骨架的视频进行识别检测，再对识别出的动作名称、每一动作对应信度值、帧数数据进行处理，筛选出某几个动作的特定信度值及其对应的帧和信度信息显示在原骨架视频中；计算测评过程的动作准确率、保存错误动作片段，制作测评结果报告。本发明可以实现云边端技术的协同，减少上传的数据量，提高测试效率。并且可以自动化完成起重吊运指挥动作评测的全部过程，提高待测评人员的行为正确性与规范性。
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公开(公告)号：CN118522077A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410978114.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于智能物联的盲板抽堵作业人员操作动作规范性检测方法及系统，该方法首先通过终端设备进行视频录制，使用改进的人体关键点识别算法对录制的视频中的人员进行检测，得到人体关键点信息。其次通过YOLO进行物体识别，检测视频中的扳手和盲板状态。然后根据人体关键点信息，画出人体手部关键点对应的时间序列图，进行盲板抽堵操作中动作识别判断。最后将人员操作盲板抽堵时是否按照正确顺序拆除或者安装螺栓，人员是否正确设置盲板状态，得出检测结果。本发明很大程度提升测评执行效率，提高对工人作业的操作动作规范性检测的准确率，大大减少安全事故的发生的风险。
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