[發明專利]快件拋投的識別方法、裝置、設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202110424165.1
• 申請日: 2021-04-20
• 公開（公告）號: CN113191228A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 徐夢佳;李斯;楊周龍
• 申請（專利權）人: 上海東普信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

本發明公開了一種快件拋投的識別方法、裝置、設備和存儲介質，針對現有的采用人工監控視頻判斷快遞人員暴力分揀動作的方法存在錯漏及誤判的問題，通過創建Openpose模型，生成快件拋投的正負樣本集對Openpose模型進行提取人體的骨架信息的訓練，得到人體骨架訓練集；然后創建動作分類模型，采用人體骨架訓練集對動作分類模型進行訓練，得到訓練好的動作分類模型；繼而采用訓練好的動作分類模型對物流分撥中心的快件分揀視頻流進行識別，判斷是否存在快件拋投行為。上述采用計算機智能學習人體姿態來識別分撥中心的視頻流中是否存在快件拋投行為的方法，無需人工監控視頻，可全天不間斷地對快件分揀視頻進行識別，提高快件拋投的識別準確率。

技術領域

本發明屬于快件分揀的技術領域，尤其涉及一種快件拋投的識別方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，物流行業隨之飛速發展，物流所帶來的便捷生活，使得物流操作成為日常操作。在對物流的貨品裝卸中，當快件量激增時，為了追求效率，一些快遞網點存在暴力分揀現象。雖然有自動化設備輔助，但是仍有快遞員為了追求速度而對快件進行暴力分揀，存在快遞員拋件、踩件等現象。為了防止這種現狀，越來越多的視頻監控系統被投入使用，通過視頻監控系統對快遞員的分揀動作進行識別和監控。

目前，由于大多數傳統的監控系統都需要專門的人員對監控視頻中快遞員的暴力分揀進行人工判斷，需要耗費大量的人力，并且人工判斷會存在錯漏判斷和誤操作，因而，導致對快遞員暴力分揀動作的識別準確度較低。

發明內容

本發明的目的是提供一種快件拋投的識別方法、裝置、設備和存儲介質，提高對快遞員暴力分揀動作的識別準確度。

為解決上述問題，本發明的技術方案為：

一種快件拋投的識別方法，包括：

創建Openpose模型，生成快件拋投的正負樣本集對Openpose模型進行提取人體的骨架信息的訓練，得到人體骨架訓練集；

創建動作分類模型，采用人體骨架訓練集對動作分類模型進行訓練，得到訓練好的動作分類模型；

采用訓練好的動作分類模型對物流分撥中心的快件分揀視頻流進行識別，判斷是否存在快件拋投行為。

根據本發明一實施例，所述生成快件拋投的正負樣本集對Openpose模型進行提取人體的骨架信息的訓練進一步包括：

在生成快件拋投的正負樣本集時，采用Mosaic數據增強技術，每次抽取四張圖像，分別對四張圖像進行翻轉、縮放及色域變化操作后，在左上、左下、右上、右下四個方位依次放置所述四張圖像，將所述四張圖像拼接成一張新的圖像，擴充正負樣本集。

根據本發明一實施例，所述生成快件拋投的正負樣本集對Openpose模型進行提取人體的骨架信息的訓練進一步包括：

在對Openpose模型進行提取人體的骨架信息的訓練時，采用訓練好的state ofthe art模型對正負樣本集進行一次標簽生成，并將Openpose模型的ground truth與生成的標簽進行融合，得到新的標簽作為當前訓練的ground truth。

根據本發明一實施例，所述生成快件拋投的正負樣本集對Openpose模型進行提取人體的骨架信息的訓練進一步包括：

收集快件拋投的正負樣本集，采用Openpose模型提取正負樣本集中的人體骨架信息，所述骨架信息通過前饋網絡預測出人體部位置信度S，同時預測出相應部位的親和力向量場L，生成集合S(S1，S2，…，SJ)及集合L(L1，L2，…，LC)，其中J表示每個骨骼關節點包含J個身體部位置信圖，每個肢體包含C個部位親和力向量場；基于集合S及集合L，使用Greedyalgorithm算法生成人體骨骼關節連接信息。