快递暴力分拣行为视觉识别系统

• 作者: 吴蓬勃 张金燕 王帆 王拓
• 来源期刊: 包装工程
• 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
• 年，卷（期）: 2021,（15）
• 所属期刊栏目: 工艺与装备|Process and Equipment
• 页码范围: 245-252
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.0
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2021.15.031

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、准确识别,LSTM+Attention人体动作分类模型的测试准确率达到了80％.结论 基于该方法构建的嵌入式暴力分拣行为识别系统,可以实时监测快递分拣中粗暴对待包裹的行为,并实时地告警.