快递暴力分拣行为视觉识别系统

来源 :包装工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cqt19900112

【摘要】

：

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

【作者】

：

吴蓬勃张金燕王帆王拓

【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

【出处】

：

包装工程

【发表日期】

：

2021年15期

【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

【基金项目】

：

河北省高等学校科学技术研究项目(ZC2021252)。

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

BCC-BP算法在RGB值到LAB值色彩空间转换中的应用

目的为了有效克服BP神经网络算法权阈值随机选取造成的模型预测精度不高、结果输出不稳定的问题。方法提出细菌群趋药性(BCC)算法和BP神经网络算法相结合的BCC-BP神经网络算法,采用BCC算法来选取BP神经网络初始权阈值,克服初始权阈值随机选取带来的问题,并将该算法应用到RGB到LAB色彩空间转换模型中。结果按照国家普通印刷品的允许误差范围规定在6个标准色差单位以下的要求,在色差小于6的预测区间,

期刊

细菌群趋药性算法BP神经网络色彩空间

快递暴力分拣行为视觉识别系统

其他学术论文