[发明专利]一种生产监督方法、装置、服务器和存储介质

说明书

本发明公开了一种生产监督方法、装置、服务器和存储介质，该方法包括：获取到生产人员的姿态信号后，对姿态信号进行特征提取，以得到姿态信号对应的姿态向量；将时间特征添加至姿态向量，得到目标向量；基于标准向量确定目标向量的损失函数，在函数值大于预设阈值时，确定生产异常，并基于异常信息进行生产报警。上述技术方案，获取生产线上生产人员的姿态信号，并确定姿态信号对应的姿态向量，对姿态向量添加时间特征以得到目标向量，确定目标向量的损失函数后，根据损失函数值大于预设阈值确定生产异常，基于异常信息进行报警，实现对生产过程的实时监督，以提醒生产人员对生产动作进行规范，也可以提醒指导人员对生产人员进行动作指导。

技术领域

本发明实施例涉及生产管理技术，尤其涉及一种生产监督方法、装置、服务器和存储介质。

背景技术

生产过程的标准化可以决定所生产产品的质量及口碑。在生产过程中，经验丰富的生产人员也经常出现动作不规范，安装步骤错误等问题，同时新进入生产线的生产人员通常简单依照作业指导书进行生产操作，无法得到有效的指导，生产工厂的试错成本较高。

现有技术中，对于生产过程中的监督主要依靠督察的模式，负责工艺及生产的主管人员巡检整条生产线，并对生产人员不规范的动作，以及不正确的流程进行纠正。当然，也可以对重点生产工位加装摄像头，主管人员通过监控对流水线生产过程进行监管。

但是，现有技术无法对生产人员在生产过程中的动作进行规范，也不能及时发现生产人员在生产过程中的不规范操作，而且需要专门的指导人员对生产人员进行培养，成本较高。

发明内容

本发明提供一种生产监督方法、装置、服务器和存储介质，实现对生产过程的实时监督，以及时对生产过程中的异常信息进行报警，进一步规范生产动作。

第一方面，本发明实施例提供了一种生产监督方法，包括：

获取到生产人员的姿态信号后，对所述姿态信号进行特征提取，以得到所述姿态信号对应的姿态向量；

将时间特征添加至所述姿态向量，得到目标向量；

基于标准向量确定所述目标向量的损失函数，在函数值大于预设阈值时，确定生产异常，并基于异常信息进行生产报警。

本发明实施例提供一种生产监督方法，包括：获取到生产人员的姿态信号后，对所述姿态信号进行特征提取，以得到所述姿态信号对应的姿态向量；将时间特征添加至所述姿态向量，得到目标向量；基于标准向量确定所述目标向量的损失函数，在函数值大于预设阈值时，确定生产异常，并基于异常信息进行生产报警。上述技术方案，首先可以获取生产线上生产人员的姿态信号，然后确定姿态信号对应的姿态向量，并对姿态向量添加时间特征以得到目标向量，确定目标向量的损失函数后，根据损失函数值大于预设阈值确定生产异常，并在生产异常时，基于异常信息进行报警，实现对生产过程的实时监督，以及时提醒生产人员对生产动作进行规范，也可以提醒指导人员对生产人员进行动作指导。

进一步地，所述姿态信号包括基于所述生产人员佩戴的穿戴设备获取到的人体姿态信号。

进一步地，所述姿态信号包括当前姿态信号和历史姿态信号，相应地，所述姿态向量包括当前姿态向量和历史姿态向量，所述目标向量包括当前目标向量和历史目标向量。

进一步地，对所述姿态信号进行特征提取，以得到所述姿态信号对应的姿态向量，包括：

将所述当前姿态信号和所述历史姿态信号作为输入信号输入卷积神经网络CNN中，基于所述CNN分别对所述当前姿态信号和所述历史姿态信号进行特征提取，以得到所述当前姿态向量和所述历史姿态向量。

进一步地，所述时间特征包括当前时间特征和历史时间特征，相应地，将时间特征添加至所述姿态向量，得到目标向量，包括：