生产车间工人违规行为智能识别解决方案
生产车间工人违规行为智能识别解决方案
随着智能制造和工业自动化的快速发展，如何确保生产过程中的安全性和规范性成为了一个重要课题。本文介绍了一种基于神经网络的智能识别系统，该系统能够精准分析工人的行为，有效预防漏放、漏拿和漏打等违规行为，为各类工业生产场所提供更加安全、高效的智能管理解决方案。
生产车间工人违规行为智能识别解决方案基于神经网络建模推理技术，通过对工人行为进行精准分析，实现对违规行为的检测和识别。系统通过类比脑神经系统及脑认知原理，将人体关键部位骨骼点与预设的标准训练动作目标点相结合进行深度逻辑判定。利用监控摄像头采集的视频数据，系统对人员的运动轨迹和动作进行监测和分析，从而识别出员工的拿取动作、运动轨迹、插装位置和动作顺序。一旦系统检测到违规行为，立即触发报警，并通知相关人员及时处理。这样就可以有效预防漏放、漏拿和漏打等违规行为的发生，提高生产车间的防错能力，保证生产效率和产品质量。
在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。在YOLOv3和YOLOv4检测算法中，训练不同的数据集时，都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument(‘–noautoanchor’, action=‘store_ true’, help=‘disable autoanchor check’)，如果需要打开，只需要在训练代码时增加–noautoanch or选项即可。
在生产车间中，工人的违规行为可能导致质量问题、安全事故和生产损失。为了及时发现并纠正这些违规行为，基于神经网络建模推理的生产车间工人违规行为智能识别解决方案应运而生。通过结合人体关键部位骨骼点与预设的标准训练动作目标点进行深度逻辑判定。通过检测人体关键部位骨骼点与关键动作目标点，识别员工的拿取动作、运动轨迹、插装位置和动作顺序，从而实现漏放、漏拿和漏打等违规行为的检测，达到防错的目的，有效提高了生产车间的生产效率和产品质量。
# 检测类
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
export = False # onnx export
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=()): # detection layer
super(Detect, self).__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)
self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2)
self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
self.training |= self.export
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
y = x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
@staticmethod
def _make_grid(nx=20, ny=20):
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)])
return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()
生产车间工人违规行为智能识别解决方案基于神经网络建模推理技术，系统能够精准分析工人的行为，大大减少了漏放、漏拿和漏打等违规行为给生产车间带来的潜在风险。其次，利用监控摄像头对人体关键部位骨骼点和动作目标点进行检测和识别，系统能够实时监测员工的动作状态，确保生产操作符合标准训练要求。最后，通过报警和通知功能，系统可以及时提醒相关人员并采取必要的纠正措施，确保生产车间的防错效果。为各类工业生产场所提供更加安全、高效的智能管理解决方案，促进生产车间的持续改进和发展。