[发明专利]一种基于深度学习的监测装配操作的方法和装置有效
| 申请号： | 201911383314.3 | 申请日： | 2019-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN111062364B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 陈成军;宋怡仁;王天诺;洪军;李正浩;郑帅;李东年 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学;西安交通大学;中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/776;G06N3/08;G06V10/82 |
| 代理公司： | 福州科扬专利事务所(普通合伙) 35001 | 代理人： | 魏珊珊 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的监测装配操作的方法和装置，所述监测装配动作的方法包括以下步骤步骤：建立装配工具样本集：拍摄实验人员进行装配动作的影像，收集影像中不同装配工具的图像，并对各图像进行标注，生成图像标签，收集所有图像标签作为样本集；训练装配工具监测模型：将装配工具样本集送入目标检测深度学习网络模型中进行训练，生成装配工具监测模型；实时监测：识别装配现场装配工人进行装配的影像，识别影像中装配工人使用的装配工具；装配动作次数监测：识别到影像中的装配工具后，将影像送入人体姿态识别网络模型中进行识别，识别人体关节运动信息，使用人体关节运动信息判断装配工人进行装配动作的次数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 监测 装配 操作 方法 装置 | ||
【主权项】：
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