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题名快递暴力分拣行为视觉识别系统
被引量：5
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作者
吴蓬勃
张金燕
王帆
王拓
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机构
石家庄邮电职业技术学院智能工程系
河北工程技术学院网络与通信学院
石家庄邮电职业技术学院速递物流系
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2021年第15期245-252,共8页
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基金
河北省高等学校科学技术研究项目(ZC2021252)。
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文摘
目的为实时监测快递分拣过程中粗暴对待包裹的行为,设计一款基于树莓派+EdgeTPU的快递暴力分拣人体行为视觉识别系统。方法基于TensorFlow深度学习框架,使用PoseNet模型实时采集人体姿态数据,通过LSTM+Attention模型实现人体动作识别,结合MobileSSD进行场景识别,最终实现暴力分拣人体行为视觉识别。结果实验证明,文中提出的视觉识别方法可以实现暴力分拣5种动作的快速、准确识别,LSTM+Attention人体动作分类模型的测试准确率达到了80%。结论基于该方法构建的嵌入式暴力分拣行为识别系统,可以实时监测快递分拣中粗暴对待包裹的行为,并实时地告警。
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关键词
暴力分拣
人体行为视觉识别
边缘张量处理单元
长短期记忆网络
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Keywords
rough handling of express parcels
human behavior visual recognition
edge tensor processing unit
long short-term memory network
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分类号
TP391.0
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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