一种基于机器学习的仓库目标检测系统技术方案

本发明专利技术属于目标检测技术领域，且公开了一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，所述影像采集包括摄像模组和影像分析。本发明专利技术通过安装多个可旋转高清摄像机组成摄像模组，通过将工作人员人脸信息录入云后台，在工作时间，工作人员需要携带定位器，通过摄像模组进行影像采集，将拍摄的人脸信息与云后台录入的人脸信息进行比较，若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员，通过摄像模组对客户进行拍摄，通过客户是否将手机递给工作人员进行动作分析，若是，则判定客户将手机交给工作人员进行操作，判定为违规操作，通过将影像分析数据通过数据线传输给云后台，将数据信息进行保存记录。信息进行保存记录。信息进行保存记录。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的仓库目标检测系统


[0001]本专利技术属于目标检测
，具体为一种基于机器学习的仓库目标检测系统。

技术介绍

[0002]由于现在科技的发展，各项工作也越来越更加智能化、便利化，在银行进行工作中，客户可以通过手机软件来进行一些办理一些业务，但是由于一些客户对使用软件的操作不了解，使得工作人员需要来对客户进行指导操作，但若工作人员直接使用客户手机进行操作，可能会造成用户信息泄露或不必要的纠纷，所以需要对工作人员与客户手机是否接触进行检测。
[0003]现有技术中的目标检测采用人工审查或使用摄像机进行检测，但摄像机只能将拍摄影像，任然需要人工来进行查看检测，不能够进行自动识别进行检测，使得人工的工作强度较高，缺乏智能性，本专利提出一种基于机器学习的仓库目标检测系统来解决以上问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的仓库目标检测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，所述影像采集包括摄像模组和影像分析；
[0006]所述影像分析由区别分析与动作分析组成；
[0007]所述区别分析由人脸识别和定位组成；
[0008]具体操作步骤如下：
[0009]S1、通过将工作人员人脸信息提前录入云后台，工作人员携带定位器；
[0010]S2、通过摄像模组对工作环境、人和物进行影像采集；
[0011]S3、将影像采集的信息通过数据线进行影像分析；
[0012]S4、通过定位器确定工作人员工作位置，将影像拍摄的人脸与云后台录入人脸进行比较；
[0013]S41、若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员；
[0014]S42、若云后台未查询到人脸信息，则将其确定为客户；
[0015]S43、通过区别分析对客户手持物品进行对比分析，能够判定手持物品是否是手机；
[0016]S5、通过摄像模组对客户进行拍摄，通过客户是否将手机递给工作人员进行动作分析；
[0017]S51、若否，则未将手机交给工作人员进行操作，判定为未违规；
[0018]S52、若是，则手机交给工作人员进行操作，判定为违规操作；
[0019]S6、通过将影像分析数据通过数据线传输给云后台，将数据信息进行保存记录；
[0020]S7、通过定期对影像判定进行人工复核，通过云后台将人工复核的结果进行记录
学习。
[0021]优选地，所述摄像模组由多个可旋转式高清监控摄像机组成，并且分别固定在工作人员所处的工作环境中。
[0022]优选地，所述云后台内部设有信息存储库和处理器，云后台可将信息数据化保存，通过手机或电脑等网络设备进行操控。
[0023]优选地，所述动作分析是由将大量动作数据组合的分析库，所述分析库存储在云后台，分析库内动作数据能够根据人工复核结果进行记录学习。
[0024]本专利技术的有益效果如下：
[0025]1、本专利技术通过安装多个可旋转高清摄像机组成摄像模组，通过将工作人员人脸信息录入云后台，在工作时间，工作人员需要携带定位器，在日常工作中，通过摄像模组对环境中的人物进行跟踪拍摄，通过摄像模组进行影像采集，拍摄的影像通过区别分析，通过定位器判定工作人员的工作位置，将拍摄的人脸信息与云后台录入的人脸信息进行比较，若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员，若云后台未查询到人脸信息，则将其确定为客户，通过摄像模组对客户手持物品进行对比分析，判定物品是否为手机，若是手机，通过摄像模组对客户进行拍摄，通过客户是否将手机递给工作人员进行动作分析，若否，则判定客户未将手机交给工作人员进行操作，判定为未违规，若是，则判定客户将手机交给工作人员进行操作，判定为违规操作，通过将影像分析数据通过数据线传输给云后台，将数据信息进行保存记录。
附图说明
[0026]图1为本专利技术供给方式流程示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]实施例一
[0029]如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，所述影像采集包括摄像模组和影像分析；
[0030]所述影像分析由区别分析与动作分析组成；
[0031]所述区别分析由人脸识别和定位组成；
[0032]具体操作步骤如下：
[0033]S1、通过将工作人员人脸信息提前录入云后台，工作人员携带定位器；
[0034]S2、通过摄像模组对工作环境、人和物进行影像采集；
[0035]S3、将影像采集的信息通过数据线进行影像分析；
[0036]S4、通过定位器确定工作人员工作位置，将影像拍摄的人脸与云后台录入人脸进行比较；
[0037]S41、若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员；
[0038]S42、若云后台未查询到人脸信息，则将其确定为客户；
[0039]S43、通过区别分析对客户手持物品进行对比分析，能够判定手持物品是否是手机；
[0040]S5、通过摄像模组对客户进行拍摄，通过客户是否将手机递给工作人员进行动作分析；
[0041]S51、若否，则未将手机交给工作人员进行操作，判定为未违规；
[0042]S6、通过将影像分析数据通过数据线传输给云后台，将数据信息进行保存记录；
[0043]S7、通过定期对影像判定进行人工复核，通过云后台将人工复核的结果进行记录学习。
[0044]上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过将工作人员人脸信息进行录入，当摄像模组拍摄到人脸后能够进行人脸识别，由于工作人员信息已经保存，使得工作人员能够人脸识别成功，则能判定为工作人员，反之，由于云后台未保存客户人脸信息，使得客户人脸识别失败，则能判定为客户，当人脸识别未清楚捕捉工作人员脸部信息时，可通过定位器发出的位置信息与工作人员所处位置进行比较，从而确定工作人员信息，通过提前将大量的动作数据导入云后台，通过摄像模组对客户及工作人员的动作进行捕捉，通过将两者产生的动作与云后台内部动作数据进行对比分析，能够对工作人员与客户之间产生的递交或手机操作等动作进行判定，从而判断工作人员是否存在违规现象。
[0045]其中，在一个实施例中所述摄像模组由多个可旋转式高清监控摄像机组成，并且分别固定在工作人员所处的工作环境中。
[0046]上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过在工作环境中安装多个可旋转高清监控摄像机，能够对工作环境进行360度拍摄，能够同时进行对多个工作人员进行跟踪检测，并且本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的仓库目标检测系统，包括影像采集，其特征在于：所述影像采集包括摄像模组和影像分析；所述影像分析由区别分析与动作分析组成；所述区别分析由人脸识别和定位组成；具体操作步骤如下：S1、通过将工作人员人脸信息提前录入云后台，工作人员携带定位器；S2、通过摄像模组对工作环境、人和物进行影像采集；S3、将影像采集的信息通过数据线进行影像分析；S4、通过定位器确定工作人员工作位置，将影像拍摄的人脸与云后台录入人脸进行比较；S41、若云后台存在其身份信息，则将其确定为工作人员；S42、若云后台未查询到人脸信息，则将其确定为客户；S43、通过区别分析对客户手持物品进行对比分析，能够判定手持物品是否是手机；S5、通过摄像模组对客户进行拍摄，通过客户是否将手机递给工作人员进行动作分析；S51、若否，则未将手机交给工作人员进行操作，判定为未...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚楠，曾庆龙，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：