一种面向物料安装的分类数据集构建方法及装置

    公开(公告)号:CN116452917A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310373818.7

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 本申请实施例提供了一种面向物料安装的分类数据集构建方法及装置,通过对物料安装过程视频流图像的边缘特征识别,将原视频切割为物料安装操作状态和未操作状态两个分类属性的视频块;再对未操作状态属性的视频块基于RGB颜色直方图与标准图像的RGB颜色直方图相似度的计算后,通过比对类别而进一步切割,获取物料已安装属性的视频块和物料未安装的视频块;再将各切割后的视频块内对应的视频帧全部标记为所属视频块的属性,生成物料安装的分类数据集。本申请实现了基于机器视觉的视频帧批量标注,大幅节约了构建物料安装的分类数据集以往需要的人工标注操作,在节约人力资源和时间成本的同时,保证了数据标注的稳定性和数据集的精准度。

    一种面向机器的多模态协同编码装置及其运用方法

    公开(公告)号:CN117440163A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311154946.9

    申请日:2023-09-07

    Abstract: 本发明公开了一种面向机器的多模态协同编码装置及其运用方法,所述装置包括特征抓取模块,用于从各模态的原生特征中抓取对应的专属嵌入特征;特征编解码模块,用于对所述专属嵌入特征进行编码压缩,通过信道传输在解码端进行特征解码获得重构特征;模态想象模块,用于通过已有模态信息想象出丢弃模态信息,获得前向丢弃模态特征以及联合多模态特征;分类器模块,用于以所述联合多模态特征为输入,获得概率分布结果,以进行多模态任务情感识别。因此,本发明实施例能够舍弃数据级别的保真而采用了语义级别的保真,对中间特征进行压缩、传输来降低带宽负载。

    一种融合多模态机器学习应用于自动产线平衡的方法

    公开(公告)号:CN115222192A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210552509.1

    申请日:2022-05-20

    Abstract: 一种融合多模态机器学习应用于自动产线平衡的方法,包括:采集多模态数据,对多模态数据进行处理得到生产数据,利用生产数据优化现有生产工序动作序列,得到标准生产工序动作序列;根据标准生产工序动作序列,构建生产工序动作评估模型;根据生产工序动作评估模型,实时对每个岗位的生产人员的操作进行异常检测和效率评估,得到效率评估结果;结合生产线上采集的多个岗位的生产人员的效率评估结果,对整个生产线的生产效率进行评估与优化;本申请可自动化对生产人员动作的标准程度以及生产效率进行量化计算,有助于生产人员及时调整不合规动作,提高产线效率。

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