[发明专利]一种林业客户自动分类方法、系统及计算机可读介质

权利要求书

1.一种林业客户自动分类方法，其特征在于，包括：

采集包括采购人员与木材的图像；

将所述采集的图像输入到第一机器学习模型中，识别所述采购人员与木材的一个或多个交互行为；其中，所述采购人员与木材的一个或多个交互行为包括钻取样本、观察样本、测量胸径、移动样本、翻动样本中的至少一种；

基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，按照识别的采购人员的状态序列确定采购人员的类别；其中，采购人员的状态与木材样本相关联，所述状态序列按照交互的木材对象进行设定。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述采购人员与木材的交互行为，确定采购人员的类别包括：

根据预定义规则和识别出的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述采购人员与木材的交互行为，确定采购人员的类别包括：

将所述采购人员与木材的一个或多个交互行为输入到第二机器学习模型，确定采购人员类别。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一机器学习模型和/ 或所述第二机器学习模型为神经网络、支持向量机、卷积神经网络、深度神经网络、循环神经网络中的一种或多种的组合。

5.一种林业客户自动分类系统，其特征在于，包括：

图像传感器，用于采集包括采购人员与木材的图像；

第一识别模块，用于利用第一机器学习模型识别所述采购人员与木材的一个或多个交互行为；其中，所述采购人员与木材的一个或多个交互行为包括钻取样本、观察样本、测量胸径、移动样本、翻动样本中的至少一种；

类别确定模块，用于基于所述采购人员与木材的一个或多个交互行为，按照识别的采购人员的状态序列确定采购人员的类别；其中，采购人员的状态与木材样本相关联，所述状态序列按照交互的木材对象进行设定。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述类别确定模块根据预定义规则和识别出的一个或多个交互行为，确定采购人员的类别。

7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述类别确定模块将所述采购人员与木材的一个或多个交互行为输入到第二机器学习模型，确定采购人员类别。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一机器学习模型和/或所述第二机器学习模型为神经网络、支持向量机、卷积神经网络、深度神经网络、循环神经网络中的一种或多种的组合。

9.一种林业客户自动分类装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器执行如权利要求1-4任一所述的林业客户自动分类方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被计算机读取后执行如权利要求1-4任一所述的林业客户自动分类方法。