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龍圖騰網(wǎng)恭喜長(zhǎng)江大學(xué)申請(qǐng)的專利預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114973406B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210496251.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法及系統(tǒng)是由向華;程劉耀;肖瑤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-05-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法及系統(tǒng)，收集與分析一個(gè)工人工位的歷史視頻，使用自注意力機(jī)制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)并自動(dòng)分析動(dòng)作節(jié)奏規(guī)律，識(shí)別當(dāng)前工人正在進(jìn)行的動(dòng)作，并嘗試匹配固有節(jié)奏，提示或預(yù)警工人下一步的動(dòng)作；通過(guò)利用有經(jīng)驗(yàn)工人的熟練動(dòng)作快速訓(xùn)練與預(yù)警新工人的操作動(dòng)作。本發(fā)明采用Transformer為架構(gòu)基礎(chǔ)，保留了工人動(dòng)作幀之間時(shí)空特征，自回歸地推出以預(yù)測(cè)更長(zhǎng)時(shí)間的未來(lái)，可以預(yù)測(cè)工人的下一個(gè)動(dòng)作，并預(yù)測(cè)工人可能執(zhí)行的幾個(gè)連續(xù)動(dòng)作；通過(guò)預(yù)測(cè)工人的動(dòng)作步驟，利用有經(jīng)驗(yàn)工人的熟練動(dòng)作快速訓(xùn)練與預(yù)警新工人的操作動(dòng)作，從而達(dá)到規(guī)范工人操作標(biāo)準(zhǔn)的目的。

本發(fā)明授權(quán)預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法，其特征在于，所述預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法包括：使用攝像頭收集與分析一個(gè)工人工位的歷史視頻，使用自注意力機(jī)制的機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)并自動(dòng)分析動(dòng)作節(jié)奏規(guī)律，識(shí)別當(dāng)前工人正在進(jìn)行的動(dòng)作，并嘗試匹配固有節(jié)奏，從而提示或預(yù)警工人下一步的動(dòng)作；同時(shí)通過(guò)利用有經(jīng)驗(yàn)工人的熟練動(dòng)作快速訓(xùn)練與預(yù)警新工人的操作動(dòng)作；所述預(yù)測(cè)下一步有效工人動(dòng)作并予以及時(shí)提示的方法包括以下步驟：步驟一，采用攝像頭采集實(shí)時(shí)的視頻數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行預(yù)處理；步驟二，對(duì)步驟一中預(yù)處理后的視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注；對(duì)于數(shù)據(jù)集的帶標(biāo)簽的操作段，在該動(dòng)作開(kāi)始的前ta秒，對(duì)前一部分幀以及結(jié)尾幀進(jìn)行采樣；步驟三，將采樣的片段輸入到以transformer為基礎(chǔ)構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型TFP中進(jìn)行訓(xùn)練；步驟四，通過(guò)三個(gè)損失函數(shù)來(lái)訓(xùn)練模型權(quán)重，TFP自發(fā)地學(xué)會(huì)關(guān)注與手和物體相對(duì)應(yīng)的空間特征，捕捉動(dòng)作視頻的順序性質(zhì)；步驟五，將模型用于處理無(wú)標(biāo)注的工人工作視頻數(shù)據(jù)，對(duì)輸出后的視頻每一秒暫停一次，得到在當(dāng)前工人動(dòng)作的背景下顯示預(yù)測(cè)的未來(lái)動(dòng)作；所述步驟三中的TFP運(yùn)行的步驟包括：1給定一個(gè)視頻剪輯T框架V，骨干網(wǎng)絡(luò)提取每個(gè)幀的特征；2將幀分割成不重疊的塊，用前饋網(wǎng)絡(luò)嵌入，附加特殊分類(lèi)標(biāo)記，應(yīng)用多層多頭自注意力；在幀之間共享權(quán)重，使用與頭部分類(lèi)標(biāo)記對(duì)應(yīng)的特征；3得到骨干網(wǎng)絡(luò)提取的特征后，頭部網(wǎng)絡(luò)采用CausalTransformerDecoder預(yù)測(cè)每個(gè)輸入幀的未來(lái)特征；4在處理完之前的所有功能并包含后，使用線性分類(lèi)器將預(yù)測(cè)的特征解碼為語(yǔ)義操作類(lèi)上的分布，最終的預(yù)測(cè)用作下一步操作預(yù)期任務(wù)的模型輸出；所述步驟1中的視頻剪輯T框架V＝{X1,…,XT}，骨干網(wǎng)絡(luò)提取每個(gè)幀的特征，表示形式{z1,…,zT}，zt＝BXt；所述步驟3中，N1,N2,...,Nt＝DZ1,Z2,...,Zt，其中Nt是對(duì)應(yīng)于幀特征的預(yù)測(cè)未來(lái)特征Zt；所述步驟4中的語(yǔ)義操作類(lèi)上的分布Yt＝θZt。

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