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作为车间制造资源的基本组成单位,人员主观活动具有高度不确定性,数字孪生车间中人员位置和分布信息的获取一直是难点。从现实生产生活的迫切需求出发,构建了一种自适应车间人员识别网络,并基于人在回路思想对车间复杂环境的检测效果进行增强。实验证明,所提方法与已有的三阶段级联卷积神经网络相比,检测效率和准确率更高、自适应性更强,可以为数字孪生模型提供稳定准确的支撑。