一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体为一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统，包括以下步骤：视频AI识别模型训练；矫正算法模型，获得最佳训练模型；通过分析模型，提供处置措施对照表；有益效果为：本发明专利技术提出的基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统通过视频AI分析纺锤即将用尽或者长期无使用智能识别，推荐处置措施，实现智能化分析纺锤异常情况，快速处置解决，促进纺织作业工作效率提升。该发明专利技术对纺织作业提供了科学有效的新思路和手段，能够有效提升纺织作业效率。能够有效提升纺织作业效率。能够有效提升纺织作业效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体为一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统。

技术介绍

[0002]人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
[0003]现有技术中，纺锤，指纺纱、线或细麻绳用的手工工具。由小骨棒或小木棒中间安竹钩或铁丝钩构成，把棉絮、棉纱或麻批儿固定在钩上，吊起纺锤，用于纺做鞋的麻绳居多。
[0004]但是，针对纺织行业人工处理环节，自动化、智能化水平不足，传统的纺锤人工管理模式，难以快速确定问题，精准采取处置措施，暴露出纺锤作业能力的短板。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法，所述识别和分析方法包括以下步骤：
[0007]视频AI识别模型训练；
[0008]矫正算法模型，获得最佳训练模型；
[0009]通过分析模型，提供处置措施对照表。
[0010]优选的，视频AI识别模型训练包括纺锤大小识别、纺锤运行状态识别以及纺锤更换识别；
[0011]纺锤大小识别，识别纺锤大小变化；
[0012]纺锤运行状态识别，通过对比一段时间内的纺锤大小变化，识别纺锤运行状况；
[0013]纺锤更换识别，作业人员更换纺锤后，识别纺锤由小变大，实现自动识别，实现视频识别算法训练，提供纺锤大小变化趋势、纺锤运行状态以及纺锤更换时间记录清单；
[0014]综合厂房顶端，左右斜侧三个角度高清视频，分析并识别纺锤大小、纺锤运行状态、纺锤更换。
[0015]优选的，矫正算法模型获得最佳训练模型前，基于清单和作业人员的实际工作记录，进行结果比对。
[0016]优选的，针对纺锤变小，具体为小于10％、纺锤停止，通过分析模型，提供处置措施对照表，提供对应作业机器和纺锤位置，指导作业人员精准、高效处置。
[0017]一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析系统，所述识别和分析系统由模型训练模块、模型验证模块以及事件措施推荐模块构成；
[0018]模型训练模块，用于视频AI识别模型训练；
[0019]模型验证模块，用于矫正算法模型，获得最佳训练模型；
[0020]事件措施推荐模块，用于通过分析模型，提供处置措施对照表。
[0021]优选的，所述模型训练模块中，视频AI识别模型训练包括纺锤大小识别、纺锤运行状态识别以及纺锤更换识别；
[0022]纺锤大小识别，识别纺锤大小变化；
[0023]纺锤运行状态识别，通过对比一段时间内的纺锤大小变化，识别纺锤运行状况；
[0024]纺锤更换识别，作业人员更换纺锤后，识别纺锤由小变大，实现自动识别，实现视频识别算法训练，提供纺锤大小变化趋势、纺锤运行状态以及纺锤更换时间记录清单。
[0025]优选的，所述模型验证模块中，矫正算法模型获得最佳训练模型前，基于清单和作业人员的实际工作记录，进行结果比对。
[0026]优选的，所述事件措施推荐模块中，针对纺锤变小，具体为小于10％、纺锤停止，通过分析模型，提供处置措施对照表，提供对应作业机器和纺锤位置，指导作业人员精准、高效处置。
[0027]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0028]本专利技术提出的基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法及系统通过视频AI分析纺锤即将用尽或者长期无使用智能识别，推荐处置措施，实现智能化分析纺锤异常情况，快速处置解决，促进纺织作业工作效率提升。该专利技术对纺织作业提供了科学有效的新思路和手段，能够有效提升纺织作业效率。
附图说明
[0029]图1为本专利技术方法流程图。
具体实施方式
[0030]为了使本专利技术的目的、技术方案进行清楚、完整地描述，及优点更加清楚明白，以下结合附图对本专利技术实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，仅仅用以解释本专利技术实施例，并不用于限定本专利技术实施例，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。
[0031]实施例一
[0032]请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法，所述识别和分析方法包括以下步骤：
[0033]视频AI识别模型训练；视频AI识别模型训练包括纺锤大小识别、纺锤运行状态识别以及纺锤更换识别；纺锤大小识别，识别纺锤大小变化；纺锤运行状态识别，通过对比一段时间内的纺锤大小变化，识别纺锤运行状况；纺锤更换识别，作业人员更换纺锤后，识别纺锤由小变大，实现自动识别，实现视频识别算法训练，提供纺锤大小变化趋势、纺锤运行状态以及纺锤更换时间记录清单；综合厂房顶端，左右斜侧三个角度高清视频，分析并识别纺锤大小、纺锤运行状态、纺锤更换；
[0034]矫正算法模型，获得最佳训练模型，矫正算法模型获得最佳训练模型前，基于清单和作业人员的实际工作记录，进行结果比对；
[0035]通过分析模型，提供处置措施对照表，针对纺锤变小，具体为小于10％、纺锤停止，通过分析模型，提供处置措施对照表，提供对应作业机器和纺锤位置，指导作业人员精准、高效处置。
[0036]实施例二
[0037]一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析系统，所述识别和分析系统由模型训练模块、模型验证模块以及事件措施推荐模块构成；
[0038]模型训练模块，用于视频AI识别模型训练；视频AI识别模型训练包括纺锤大小识别、纺锤运行状态识别以及纺锤更换识别；纺锤大小识别，识别纺锤大小变化；纺锤运行状态识别，通过对比一段时间内的纺锤大小变化，识别纺锤运行状况；纺锤更换识别，作业人员更换纺锤后，识别纺锤由小变大，实现自动识别，实现视频识别算法训练，提供纺锤大小变化趋势、纺锤运行状态以及纺锤更换时间记录清单；综合厂房顶端，左右斜侧三个角度高清视频，分析并识别纺锤大小、纺锤运行状态、纺锤更换；
[0039]模型验证模块，用于矫正算法模型，获得最佳训练模型；矫正算法模型获得最佳训练模型前，基于清单和作业人员的实际工作记录，进行结果比对；
[0040]事件措施推荐模块，用于通过分析模型，提供处置措施对照表，针对纺锤变小，具体为小于10％、纺锤停止，通过分析模型，提供处置措施对照表，提供对应作业机器和纺锤位置，指导作业人员精准、高效处置。
[0041]尽管已经示出和描述了本专利技术的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本专利技术的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本专利技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法，其特征在于，所述识别和分析方法包括以下步骤：视频AI识别模型训练；矫正算法模型，获得最佳训练模型；通过分析模型，提供处置措施对照表。2.根据权利要求1所述的一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法，其特征在于：视频AI识别模型训练包括纺锤大小识别、纺锤运行状态识别以及纺锤更换识别；纺锤大小识别，识别纺锤大小变化；纺锤运行状态识别，通过对比一段时间内的纺锤大小变化，识别纺锤运行状况；纺锤更换识别，作业人员更换纺锤后，识别纺锤由小变大，实现自动识别，实现视频识别算法训练，提供纺锤大小变化趋势、纺锤运行状态以及纺锤更换时间记录清单；综合厂房顶端，左右斜侧三个角度高清视频，分析并识别纺锤大小、纺锤运行状态、纺锤更换。3.根据权利要求1所述的一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法，其特征在于：矫正算法模型获得最佳训练模型前，基于清单和作业人员的实际工作记录，进行结果比对。4.根据权利要求1所述的一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析方法，其特征在于：针对纺锤变小，具体为小于10％、纺锤停止，通过分析模型，提供处置措施对照表，提供对应作业机器和纺锤位置，指导作业人员精准、高效处置。5.一种基于视频人工智能地纺锤识别和分析系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：房健，韩明涛，
申请(专利权)人：浪潮通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：