【摘 要】
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随着互联网的迅猛发展,电子商务已然成为一种新兴的经济发展形式,电子商务运营离不开支持物流业作为支撑。物流企业实现信息化智能化是通过网络传感技术、信息定位技术、视频智能监控技术等现代通信工程技术,充分利用信息流对物流进行调度和管控,将物流服务资源进行高效配置。为保证监测和各地物流的核心竞争力,高效安全转移物料产品,物流仓储安全重要方面也是在物流链中的重要环节。本文研究的内容是将深度学习的人体行为识别
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随着互联网的迅猛发展,电子商务已然成为一种新兴的经济发展形式,电子商务运营离不开支持物流业作为支撑。物流企业实现信息化智能化是通过网络传感技术、信息定位技术、视频智能监控技术等现代通信工程技术,充分利用信息流对物流进行调度和管控,将物流服务资源进行高效配置。为保证监测和各地物流的核心竞争力,高效安全转移物料产品,物流仓储安全重要方面也是在物流链中的重要环节。本文研究的内容是将深度学习的人体行为识别应用于物流仓储安全管理中,对视频中人员进行特征提取和行为识别,有助于及时发现异常行为并采取有效处理方案。当前视频监控系统应用在各种人流较多的公共场所,但通常不具备行为识别的功能。智能视频监控不仅可以用于捕获和记录场景,还可以用于识别人的行为并及时发现异常行为。仅仅依靠屏幕前的监控人员来查找视频中异常信息,不但效率不高且准确率也不高,监控人员长时间观看视频会导致疲劳过度,误报及虚报的情况都有可能发生。视频信息提取和分析基于深度学习的算法,从而可以对视频图像中的人员进行姿态估计和行为识别。通过视频进行行为识别能及时发现异常行为,发现意外情况可以及时预警,工作人员及时发现并进行处理,能够有效避免意外损失。本文主要通过OpenPose对人体姿态估计进行研究,再通过结合YOLO的时空图卷积网络进行人体行为识别。最后设计一套适用于物流仓库的智能监控系统,能够将物流仓储中的异常行为识别准确率提升并及时预警,提高物流仓储管理安全水平。图32 表4 参67
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