【摘 要】
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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
【机 构】
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南京理工大学机械工程学院; 北京航天新风机械设备有限责任公司;
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目;国家自然科学基金资助项目(51505228);国防基础科研重点资助项目(JCKY2017204B053);装备预先研究资助项目(41423010203);中国博士后科学基金资助项目(2015M571757);中央高校自主科研基金(30916011303)
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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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