快件抛投的识别方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种快件抛投的识别方法、装置、设备和存储介质，针对现有的采用人工监控视频判断快递人员暴力分拣动作的方法存在错漏及误判的问题，通过创建Openpose模型，生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练，得到人体骨架训练集；然后创建动作分类模型，采用人体骨架训练集对动作分类模型进行训练，得到训练好的动作分类模型；继而采用训练好的动作分类模型对物流分拨中心的快件分拣视频流进行识别，判断是否存在快件抛投行为。上述采用计算机智能学习人体姿态来识别分拨中心的视频流中是否存在快件抛投行为的方法，无需人工监控视频，可全天不间断地对快件分拣视频进行识别，提高快件抛投的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
快件抛投的识别方法、装置、设备和存储介质
本专利技术属于快件分拣的
，尤其涉及一种快件抛投的识别方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，物流行业随之飞速发展，物流所带来的便捷生活，使得物流操作成为日常操作。在对物流的货品装卸中，当快件量激增时，为了追求效率，一些快递网点存在暴力分拣现象。虽然有自动化设备辅助，但是仍有快递员为了追求速度而对快件进行暴力分拣，存在快递员抛件、踩件等现象。为了防止这种现状，越来越多的视频监控系统被投入使用，通过视频监控系统对快递员的分拣动作进行识别和监控。目前，由于大多数传统的监控系统都需要专门的人员对监控视频中快递员的暴力分拣进行人工判断，需要耗费大量的人力，并且人工判断会存在错漏判断和误操作，因而，导致对快递员暴力分拣动作的识别准确度较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种快件抛投的识别方法、装置、设备和存储介质，提高对快递员暴力分拣动作的识别准确度。为解决上述问题，本专利技术的技术方案为：一种快件抛投的识别方法，包括：创建O本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快件抛投的识别方法，其特征在于，包括：/n创建Openpose模型，生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练，得到人体骨架训练集；/n创建动作分类模型，采用人体骨架训练集对动作分类模型进行训练，得到训练好的动作分类模型；/n采用训练好的动作分类模型对物流分拨中心的快件分拣视频流进行识别，判断是否存在快件抛投行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种快件抛投的识别方法，其特征在于，包括：
创建Openpose模型，生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练，得到人体骨架训练集；
创建动作分类模型，采用人体骨架训练集对动作分类模型进行训练，得到训练好的动作分类模型；
采用训练好的动作分类模型对物流分拨中心的快件分拣视频流进行识别，判断是否存在快件抛投行为。


2.如权利要求1所述的快件抛投的识别方法，其特征在于，所述生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练进一步包括：
在生成快件抛投的正负样本集时，采用Mosaic数据增强技术，每次抽取四张图像，分别对四张图像进行翻转、缩放及色域变化操作后，在左上、左下、右上、右下四个方位依次放置所述四张图像，将所述四张图像拼接成一张新的图像，扩充正负样本集。


3.如权利要求1所述的快件抛投的识别方法，其特征在于，所述生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练进一步包括：
在对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练时，采用训练好的stateoftheart模型对正负样本集进行一次标签生成，并将Openpose模型的groundtruth与生成的标签进行融合，得到新的标签作为当前训练的groundtruth。


4.如权利要求1所述的快件抛投的识别方法，其特征在于，所述生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练进一步包括：
收集快件抛投的正负样本集，采用Openpose模型提取正负样本集中的人体骨架信息，所述骨架信息通过前馈网络预测出人体部位置信度S，同时预测出相应部位的亲和力向量场L，生成集合S(S1，S2，…，SJ)及集合L(L1，L2，…，LC)，其中J表示每个骨骼关节点包含J个身体部位置信图，每个肢体包含C个部位亲和力向量场；基于集合S及集合L，使用Greedyalgorithm算法生成人体骨骼关节连接信息。


5.如权利要求1所述的快件抛投的识别方法，其特征在于，所述生成快件抛投的正负样本集对Openpose模型进行提取人体的骨架信息的训练进一步包括：
采用Openpose模型提取人体关节信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐梦佳，李斯，杨周龙，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31