员工作业行为智能防错识别系统基于深度学习的视觉算法，员工作业行为智能防错识别系统通过工业高清相机捕捉工人的动作图像，并通过算法分析人体骨骼点和关键动作目标点，能够准确识别员工的拿取动作、运动轨迹、插装位置和动作顺序。除此之外，系统可以自动检测工人是否按照正确的顺序执行任务。在复杂的生产流程中，顺序的正确性直接关系到产品的质量和生产效率。通过系统的帮助，可以确保每一步操作都按照既定的顺序进行，避免因顺序错误导致的生产事故。通过实时监控和智能识别，减少了因人为失误导致的生产事故，保障了工人的安全。
2018年，作者Redmon又在YOLOv2的基础上做了一些改进。特征提取部分采用Darknet-53网络结构代替原来的Darknet-19，利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测，分类方法使用逻辑回归代替了softmax，在兼顾实用性的同时保证了目标检测的准确性。从YOLOv1到YOLOv3，每一代性能的提升都与backbone（骨干网络）的改进密切相关。在YOLOv3中，作者不仅提供了darknet-53，还提供了轻量级的tiny-darknet。如果你想检测精度与速度兼备，可以选择darknet-53作为backbone；如果你想达到更快的检测速度，精度方面可以妥协。那么tiny-darknet是你很好的选择。总之，YOLOv3的灵活性使得它在实际工程中得到很多人的青睐。
在现代工业生产中，确保员工作业的准确性和安全性是提高生产效率和产品质量的关键。基于人工智能视觉算法的员工作业行为智能防错识别系统应运而生。该系统通过工业高清相机捕捉人体关键部位的骨骼点和关键动作目标点，实现了对员工作业行为的实时监控和智能分析，有效避免了漏放、漏拿、漏打等问题的发生。系统能够实时监控员工的作业行为，通过视觉算法智能识别员工的动作是否符合预设的标准作业流程。
batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)
def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save
"""使用GPU计算模型在数据集上的精度。"""
if isinstance(net, torch.nn.Module):
net.eval() # 设置为评估模式
if not device:
device = next(iter(net.parameters())).device
# 正确预测的数量，总预测的数量
metric = d2l.Accumulator(2)
for X, y in data_iter:
if isinstance(X, list):
X = [x.to(device) for x in X]
else:
X = X.to(device)
y = y.to(device)
metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())
return metric[0] / metric[1]
#@save
def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device):
"""用GPU训练模型。"""
def init_weights(m):
if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
net.apply(init_weights)
print('training on', device)
net.to(device)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
loss = nn.CrossEntropyLoss()
animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
for epoch in range(num_epochs):
# 训练损失之和，训练准确率之和，范例数
metric = d2l.Accumulator(3)
net.train()
for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
timer.start()
optimizer.zero_grad()
X, y = X.to(device), y.to(device)
y_hat = net(X)
l = loss(y_hat, y)
l.backward()
optimizer.step()
with torch.no_grad():
metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])
timer.stop()
train_l = metric[0] / metric[2]
train_acc = metric[1] / metric[2]
if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
(train_l, train_acc, None))
test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter)
animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f}, '
f'test acc {test_acc:.3f}')
print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec '
f'on {str(device)}')
员工作业行为智能防错识别系统一旦检测到违规行为，系统会立即向管理人员发送警报，甚至可以停止机器运行，以避免进一步的损失和危险。除了动作顺序，员工作业行为智能防错识别系统还能检测工人是否使用了正确的工具。在生产过程中，使用不适当的工具可能会导致产品损坏或者生产效率降低。系统通过识别工具的形状、大小等特征，确保工人使用正确的工具进行作业。系统不仅能够实时监控和识别，还能够记录工人的操作行为。管理人员可以通过系统收集的数据进行深入分析，了解生产过程中的瓶颈和问题所在，从而采取必要的改进措施，提高生产效率，降低成本。