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工业通用技术及设备
基于三维深度卷积神经网络的车间生产行为识别方法
传统的依赖视频监控的人员行为管理方式费时且易产生疏漏,难以适用复杂的生产制造环境,为了实现更加有效的人员行为管理,针对生产车间工作人员行为识别与智能监控问题,本文提出了一种基于人体骨架信息的生产行为识别方法。基于三维深度视觉传感器采集人体骨架关节位置数据,用标准化重构方法对骨架关节数据进行归一化处理,并合成人体行为的时空特征RGB图像。在此基础上,构建深度卷积神经网络模型,实现时空域的生产行为识别。最后在CUDA GPU加速环境下面向MSR-Action3D数据集和自建验证数据集NJUST3D的实验证明,我们的方法具有较高的准确率和实用价值。
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计算机集成制造系统
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