生产线操作工行为识别方案
生产线操作工行为识别系统技术方案
一、系统概述
生产线操作工行为识别系统是一套基于计算机视觉和深度学习技术的智能监控解决方案,用于实时监测生产线工人的操作行为,确保生产质量和安全。
1.1 核心功能模块
- 螺钉安装检测:识别螺钉位置准确性和紧固状态
- 物料识别:验证工人是否取用正确物料
- 姿势安全分析:检测不安全操作姿势
- 行为规范监控:确保操作流程符合标准
二、技术架构
2.1 硬件配置
视觉采集设备
- 工业高清相机(1080p以上分辨率)
- 多角度摄像头布置(俯视、侧视、特写)
- RGB-D深度相机(用于姿势识别)
- 补光设备(确保光照均匀)
边缘计算设备
- GPU服务器或边缘计算盒子
- 推荐配置:NVIDIA RTX系列或工业级AI模块
- 本地存储设备(用于视频回溯)
2.2 软件架构
数据采集层 → 预处理层 → AI识别层 → 业务逻辑层 → 可视化层
三、螺钉安装检测
3.1 位置检测
技术方案
-
模板匹配法
- 预设标准螺钉位置坐标
- 使用目标检测算法(YOLO/Faster R-CNN)定位螺钉
- 计算实际位置与标准位置的偏差
- 设置容差阈值(通常±2-3mm)
-
实现流程
图像采集 → 区域裁剪 → 螺钉定位 → 坐标对比 → 判断合格性 -
关键参数
- 位置偏差容差:±2mm
- 检测置信度阈值:≥95%
- 遗漏检测(应装未装螺钉)
3.2 紧固状态检测
方法一:力矩传感器集成
- 在电动扳手上安装力矩传感器
- 实时采集拧紧扭矩数据
- 与标准扭矩值对比(通常有上下限)
- 数据通过蓝牙/WiFi传输至系统
方法二:视觉识别
- 检测螺钉头部与表面的平齐度
- 识别螺钉槽口方向(未拧紧时可能松动)
- 使用深度相机检测螺钉凸起高度
方法三:振动/声音分析
- 分析拧紧过程中的声音特征
- 合格拧紧有特定的声音频谱
- 使用麦克风阵列采集音频信号
3.3 检测告警机制
| 检测项 | 判定标准 | 告警级别 |
|---|---|---|
| 螺钉缺失 | 应有位置未检测到螺钉 | 严重 |
| 位置偏差 | 偏差>3mm | 中等 |
| 拧紧不足 | 扭矩<标准值90% | 严重 |
| 拧紧过度 | 扭矩>标准值110% | 中等 |
四、物料识别检测
4.1 物料视觉识别
技术方案
-
二维码/RFID识别
- 在物料上贴附唯一标识
- 使用扫码枪或RFID读写器
- 与工单物料清单自动比对
-
图像识别
- 训练物料分类模型(ResNet/EfficientNet)
- 识别物料外观、颜色、形状、标识
- 建立物料特征库
-
OCR文字识别
- 识别物料标签上的型号文字
- 使用PaddleOCR或Tesseract
- 与BOM表自动核对
4.2 取料行为检测
检测内容
- 从料盒取料时识别物料类型
- 检测取料数量是否正确
- 验证取料顺序是否符合工艺要求
- 检测是否有混料风险
实现方式
工位摄像头 → 手部检测 → 物料抓取识别 → 物料分类 → 与工单比对
4.3 物料错误预防
- 取料前提示:屏幕显示应取物料图片和位置
- 取料时验证:实时识别确认物料正确性
- 异常即时告警:声光报警+工位屏幕提示
- 追溯记录:记录每次取料视频片段
五、姿势安全识别
5.1 人体姿态估计
技术选型
采用基于深度学习的姿态估计算法:
- OpenPose:检测17个人体关键点
- HRNet:高分辨率姿态识别网络
- MediaPipe:轻量级实时姿态追踪
关键点定义
头部、颈部、双肩、双肘、双手腕
双髋、双膝、双脚踝 = 共17个关键点
5.2 危险姿势识别
常见不安全姿势
-
弯腰过度
- 检测:腰部弯曲角度>45°
- 风险:腰部劳损
- 持续时间阈值:>10秒告警
-
踮脚作业
- 检测:脚踝与地面角度异常
- 风险:跌倒风险
- 即时告警
-
手部越界
- 检测:手部进入危险区域(运动部件、高温区)
- 风险:机械伤害、烫伤
- 立即告警+设备联动停机
-
头部距离过近
- 检测:头部与设备距离<30cm
- 风险:碰撞伤害
- 即时告警
-
不正确抬举姿势
- 检测:弯腰直接抬举重物
- 标准:应屈膝下蹲
- 持续指导纠正
5.3 疲劳状态检测
- 面部识别:检测频繁眨眼、打哈欠
- 动作迟缓:操作节奏变慢
- 姿势松懈:身体倾斜度增加
- 注意力分散:频繁东张西望
5.4 安全告警策略
| 危险等级 | 响应时间 | 告警方式 | 处理措施 |
|---|---|---|---|
| 极高 | 即时 | 声光+震动+设备停机 | 强制中止操作 |
| 高 | <1秒 | 声光+屏幕闪烁 | 班组长介入 |
| 中 | <3秒 | 语音提示 | 工人自我纠正 |
| 低 | 记录 | 日报统计 | 培训改进 |
六、系统实现方案
6.1 深度学习模型
目标检测模型
- 模型:YOLOv8/YOLOv9
- 用途:螺钉、物料、工具检测
- 训练数据:每类至少1000张标注图片
- 准确率要求:mAP≥95%
图像分类模型
- 模型:EfficientNet-B3/ResNet50
- 用途:物料分类、状态判断
- 类别:根据实际物料种类定制
- 准确率要求:≥98%
姿态估计模型
- 模型:HRNet-W32
- 关键点:17个人体关键点
- 帧率:≥30fps(实时性)
- 准确率:PCK@0.5≥90%
6.2 数据流处理
摄像头采集(30fps) ↓
帧抽取(10fps分析)↓
预处理(裁剪、归一化)↓
AI推理(多模型并行)↓
后处理(阈值判断、逻辑校验)↓
结果输出(告警、记录、统计)
6.3 数据标注建议
标注内容
- 螺钉位置边界框(Bounding Box)
- 物料类别标签(Classification Label)
- 人体关键点坐标(Keypoint Annotation)
- 危险区域多边形标注(Polygon)
标注工具
- LabelImg(目标检测)
- Labelme(实例分割)
- VGG Image Annotator(关键点标注)
数据增强
- 旋转、翻转、亮度调整
- 模拟不同光照条件
- 添加遮挡、模糊等干扰
七、系统集成与部署
7.1 与MES系统集成
- 工单同步:自动获取当前工位的生产任务
- BOM对照:读取物料清单用于物料校验
- 数据回传:质检结果实时上传MES
- 追溯记录:关联产品序列号和检测视频
7.2 部署架构
边缘计算方案(推荐)
工位摄像头 → 边缘AI盒子 → 本地分析 → 云端汇总
- 优点:低延迟、数据安全、网络依赖小
- 适用:对实时性要求高的场景
云端计算方案
工位摄像头 → 编码器 → 视频流上传 → 云端AI → 结果下发
- 优点:集中管理、算力弹性
- 适用:多工厂统一管控
7.3 界面设计
工位监控屏
- 实时视频画面+AI检测框
- 当前操作步骤指引
- 物料图片和位置提示
- 告警信息醒目显示
管理后台
- 多工位视频墙
- 异常事件列表
- 数据统计看板(合格率、异常类型分布)
- 历史视频回放和检索
八、关键技术难点与解决方案
8.1 小目标检测(螺钉)
难点:螺钉尺寸小,容易漏检
解决方案:
- 使用高分辨率相机(≥1080p)
- 特写镜头局部放大
- 采用多尺度检测策略
- FPN(特征金字塔网络)增强小目标特征
8.2 遮挡问题
难点:工人手部、工具遮挡检测目标
解决方案:
- 多角度摄像头互补
- 时序信息融合(追踪遮挡前后状态)
- 关键操作节点抓拍(如拧紧后抬手瞬间)
8.3 光照变化
难点:自然光变化、阴影影响识别
解决方案:
- 安装稳定的补光灯
- 图像预处理(直方图均衡化)
- 训练数据包含各种光照条件
- 使用光照不变特征
8.4 实时性要求
难点:多路视频+多个AI模型,计算量大
解决方案:
- 模型轻量化(剪枝、量化)
- 关键帧抽取(不必每帧都分析)
- GPU并行计算
- 模型编译优化(TensorRT)
九、数据分析与持续改进
9.1 数据采集
记录内容
- 每个产品的完整操作视频
- 每步操作的AI识别结果
- 异常事件的视频片段
- 操作耗时统计
- 工人ID和班次信息
9.2 统计分析
质量指标
- 螺钉合格率
- 物料错误率
- 返工率
- 一次通过率(FPY)
安全指标
- 不安全姿势次数
- 安全告警响应时间
- 事故率(千人时)
效率指标
- 单件操作时长
- 节拍时间达成率
- 设备利用率
9.3 改进方向
- 工艺优化:分析高频错误点,改进作业指导书
- 工位改造:根据不安全姿势频发区域调整工位布局
- 培训针对性:对特定错误类型加强培训
- 模型优化:根据误检、漏检情况持续标注数据再训练
十、实施建议
10.1 试点推广策略
阶段一:单工位试点(1-2个月)
- 选择关键工序试点
- 验证技术可行性
- 收集问题和改进建议
阶段二:产线推广(2-3个月)
- 覆盖整条产线
- 标准化部署流程
- 培训操作和维护人员
阶段三:多产线复制(持续)
- 固化成熟方案
- 扩展到其他产线和车间
- 建立长效运营机制
10.2 ROI评估
成本投入
- 硬件:摄像头、服务器、传感器
- 软件:AI平台、开发定制
- 实施:安装调试、培训
- 运维:人员、电费、维护
收益来源
- 质量提升:减少返工、客诉、索赔
- 效率提升:减少等待、返工时间
- 安全改善:减少工伤损失、保险费用
- 管理优化:减少质检人员投入
10.3 注意事项
-
隐私保护
- 遵守劳动法和隐私保护法规
- 明确告知员工监控目的
- 视频数据加密存储
- 访问权限严格管控
-
工会沟通
- 强调系统用于辅助而非监视
- 不作为考核唯一依据
- 保护员工合法权益
-
人机协作
- 系统是辅助工具,不完全取代人工判断
- 保留人工复核机制
- 重视一线员工反馈
十一、技术路线图
11.1 短期(0-6个月)
- 部署基础的螺钉检测和物料识别
- 实现简单的危险姿势告警
- 建立数据采集和标注流程
11.2 中期(6-12个月)
- 提升模型准确率至生产级别
- 实现与MES系统深度集成
- 建立完整的数据分析平台
11.3 长期(1-2年)
- 引入预测性分析(预判潜在质量问题)
- 实现操作动作的细粒度评分
- 构建虚拟培训系统(基于历史数据)
- 探索AR辅助作业指导
十二、总结
生产线操作工行为识别系统通过计算机视觉和AI技术,实现了对生产过程的智能化监控。系统能够有效检测螺钉安装质量、物料使用准确性和操作安全性,帮助企业提升产品质量、降低安全风险、提高生产效率。
成功关键因素:
- 高质量的训练数据
- 适配生产环境的硬件配置
- 与现有系统的无缝集成
- 持续的模型优化和迭代
- 一线员工的理解和配合
该系统代表了智能制造的重要方向,将为企业数字化转型提供有力支撑。
生产线连贯动作行为识别系统技术方案
一、系统概述
生产线连贯动作行为识别系统是基于时序视觉分析和深度学习的智能监控解决方案,不仅识别单帧图像内容,更重要的是分析连续动作序列,理解完整的操作流程,确保每个装配步骤按正确顺序、正确方式完成。
1.1 连贯动作识别的核心价值
传统图像识别只能判断"当前状态",而连贯动作识别能够:
- 理解操作流程:识别"取料→定位→安装→拧紧"完整序列
- 检测遗漏步骤:发现工人跳过某个关键操作
- 判断动作质量:评估动作是否规范、熟练
- 预测操作意图:提前预警可能的错误操作
二、连贯动作识别技术架构
2.1 整体架构
视频流采集↓
时序特征提取↓
动作片段分割↓
动作序列识别↓
流程完整性校验↓
异常检测与告警
2.2 核心技术模块
| 模块 | 技术方案 | 输出结果 |
|---|---|---|
| 视频采集 | 30fps高清摄像头 | 连续视频流 |
| 动作片段分割 | 时序分割网络(TSN) | 动作起止时间点 |
| 动作识别 | 3D CNN/Transformer | 动作类别+置信度 |
| 序列分析 | LSTM/Temporal Attention | 操作流程合规性 |
| 异常检测 | 统计模型+规则引擎 | 异常事件标记 |
三、动作序列定义与建模
3.1 标准作业流程拆解
以螺钉装配流程为例,完整动作序列包括:
标准动作序列(SOP)
1. 取料准备 → 2. 取螺钉 → 3. 螺钉定位 → 4. 初拧 → 5. 拧紧 → 6. 检查 → 7. 归位工具
详细动作分解
| 序号 | 动作名称 | 关键特征 | 持续时间 | 姿态要点 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 取料准备 | 手部移向料盒 | 0.5-1s | 身体前倾 |
| 2 | 取螺钉 | 手指抓取动作 | 1-2s | 捏取姿势 |
| 3 | 螺钉定位 | 手部移向工件,对准螺孔 | 1-3s | 精细操作 |
| 4 | 初拧 | 手动旋转螺钉2-3圈 | 2-4s | 手腕旋转 |
| 5 | 拧紧 | 电批拧紧至扭矩达标 | 3-5s | 双手稳定 |
| 6 | 检查 | 目视或触摸检查 | 1-2s | 头部靠近 |
| 7 | 归位工具 | 放回电批 | 1-2s | 手臂伸展 |
3.2 动作状态机模型
[等待] → [取料准备] → [取螺钉] → [移动到位] → [定位对准]↓[完成] ← [检查确认] ← [拧紧] ← [初拧]↓[下一工序]
状态转移规则:
- 必须按顺序执行,不可跳步
- 某些步骤可重复(如拧紧未达标时重拧)
- 关键步骤有时间窗口限制
- 异常状态触发告警
3.3 多工序连贯流程
一个完整产品装配可能包含多个子流程:
工序1:底板螺钉装配(4颗) → 工序2:电路板安装(2颗螺钉)→ 工序3:外壳固定(6颗螺钉)→ 工序4:最终检查
每个工序内部都有标准动作序列,整体形成层级化动作树。
四、连贯动作识别技术方案
4.1 时序特征提取
方案一:3D卷积神经网络(3D CNN)
代表模型: I3D (Inflated 3D ConvNet), C3D
原理:
- 输入:连续16-32帧图像组成的视频片段
- 处理:3D卷积核同时在空间和时间维度提取特征
- 输出:时空特征向量
优点:
- 端到端学习时空特征
- 捕捉短期动作模式
缺点:
- 计算量大
- 只能处理固定长度片段
方案二:双流网络(Two-Stream Network)
RGB流 + 光流(Optical Flow)流
- RGB流:处理外观信息(物体、工具、手部)
- 光流流:处理运动信息(移动方向、速度)
- 融合两路特征进行动作识别
优点:
- 运动信息显式建模
- 识别准确率高
实现示例:
# 光流提取(使用Farneback算法)
import cv2
prev_frame = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
next_frame = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_frame, next_frame, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
方案三:时间分割网络(TSN - Temporal Segment Networks)
原理:
- 将整个视频分为K个片段(如K=3)
- 从每个片段随机采样一帧
- 每帧独立提取特征
- 在时间维度聚合特征(平均池化)
优点:
- 可处理任意长度视频
- 计算效率高
- 覆盖整个动作时序
方案四:时间卷积网络(TCN - Temporal Convolutional Networks)
架构:
输入序列(帧特征) → 空洞卷积层1 → 空洞卷积层2 → ... → 动作分类
特点:
- 因果卷积:只看过去,不看未来(适合实时)
- 空洞卷积:扩大感受野,捕捉长期依赖
- 并行计算效率高
4.2 动作序列建模
LSTM/GRU循环神经网络
用于:建模动作之间的时序依赖关系
架构:
帧特征序列 → LSTM层(256单元) → LSTM层(128单元) → 全连接层 → 动作分类
实现代码框架:
import torch.nn as nnclass ActionLSTM(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes):super().__init__()self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers=2, batch_first=True, dropout=0.5)self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)def forward(self, x):# x: [batch, seq_len, input_dim]lstm_out, _ = self.lstm(x)# 取最后时刻输出output = self.fc(lstm_out[:, -1, :])return output
Transformer时序注意力机制
优势:
- 并行计算,比LSTM快
- 自注意力机制建模长距离依赖
- 可解释性:注意力权重显示关键帧
模型: Video Transformer, TimeSformer
架构:
视频patch嵌入 → 时空注意力编码器 × N → 分类头
4.3 动作片段检测(Temporal Action Detection)
任务:在连续视频流中定位每个动作的起止时间
滑动窗口法
- 以固定窗口(如2秒)滑动扫描视频
- 每个窗口提取特征并分类
- 使用非极大值抑制(NMS)去除重叠检测
边界回归法
类似目标检测中的边界框回归:
- 预测动作的起始时间和结束时间
- 模型:BMN, BSN
损失函数:
总损失 = 分类损失 + 起始点损失 + 结束点损失 + 时长损失
五、螺钉装配连贯动作识别详解
5.1 取螺钉动作识别
关键帧识别点
动作开始:
- 手部从工作区移向料盒
- 检测:手部轨迹追踪+区域判断
动作进行:
- 手指呈现抓取姿态(拇指和食指靠近)
- 检测:手部关键点(MediaPipe Hands)距离分析
动作完成:
- 手部离开料盒,螺钉在手中
- 检测:目标检测识别手中持有螺钉
异常检测
| 异常类型 | 检测方法 | 告警级别 |
|---|---|---|
| 取错物料 | 物料分类识别不匹配 | 高 |
| 多取/少取 | 计数不符(应取1颗) | 中 |
| 掉落 | 螺钉轨迹突然下落 | 中 |
| 停顿过长 | 动作时长>5秒 | 低 |
5.2 螺钉定位动作识别
时序分析要点
正常流程:
手持螺钉 → 移动至工件上方 → 精确对准螺孔 → 垂直下压
关键检测:
- 路径平滑度:手部运动轨迹应相对平滑
- 对准精度:螺钉中心与螺孔中心偏差<2mm
- 角度正确:螺钉轴线与孔轴线夹角<5°
- 动作连贯:无异常停顿或颤抖
技术实现
# 手部轨迹跟踪
def track_hand_trajectory(hand_keypoints_sequence):"""hand_keypoints_sequence: 时序手部关键点列表返回: 轨迹特征(速度、加速度、平滑度)"""positions = [kp['wrist'] for kp in hand_keypoints_sequence]# 计算速度velocities = np.diff(positions, axis=0)speed = np.linalg.norm(velocities, axis=1)# 计算加速度accelerations = np.diff(velocities, axis=0)# 计算轨迹平滑度(曲率变化)smoothness = np.std(accelerations)return {'avg_speed': np.mean(speed),'max_speed': np.max(speed),'smoothness': smoothness}
5.3 拧紧动作识别
多模态融合识别
视觉信息:
- 手部旋转动作检测
- 电批工具识别和状态
- 手腕旋转角速度估计
力矩传感器:
- 实时扭矩曲线
- 达标判断(在合格范围内)
声音信号:
- 电批运转声音特征
- 达标"咔哒"声识别
时序特征:
- 拧紧时长(应在3-5秒)
- 扭矩上升曲线形状
完整拧紧流程识别
1. 初拧阶段(手动):- 检测:手腕旋转2-3圈- 时长:2-4秒- 目的:确保螺纹咬合2. 电批拧紧阶段:- 检测:电批接触螺钉头- 扭矩曲线:从0上升至目标值- 声音:电机运转声→达标声3. 完成确认:- 扭矩达标信号- 电批离开- 手部移开
异常模式识别
| 异常类型 | 时序特征 | 处理措施 |
|---|---|---|
| 遗漏初拧 | 直接使用电批,无手动旋转 | 告警重拧 |
| 拧紧不足 | 扭矩未达下限,时长过短 | 要求复拧 |
| 拧紧过度 | 扭矩超上限,持续时间过长 | 告警检查 |
| 打滑 | 扭矩波动大,有反复 | 检查螺纹 |
| 工具未接触 | 电批启动但扭矩为0 | 重新操作 |
5.4 检查确认动作识别
标准检查动作
目视检查:
- 头部靠近工件(距离<30cm)
- 视线聚焦螺钉区域(眼动追踪)
- 持续时间1-2秒
手触检查:
- 手指触摸螺钉头部
- 检测平齐度和稳固性
- 轻微晃动测试
识别实现
# 检查动作识别逻辑
def detect_inspection_action(pose_sequence, gaze_data):"""pose_sequence: 姿态序列gaze_data: 视线数据(如果有眼动仪)"""# 检测头部位置head_positions = [pose['nose'] for pose in pose_sequence]# 计算头部与工件距离distances = [distance_to_workpiece(pos) for pos in head_positions]# 判断是否有靠近动作close_inspection = any(d < 0.3 for d in distances)# 检测手部是否触摸hand_touch = detect_hand_contact(pose_sequence)# 综合判断inspection_score = 0if close_inspection:inspection_score += 0.6if hand_touch:inspection_score += 0.4return inspection_score > 0.5
六、物料取用连贯动作识别
6.1 完整取料流程
空手状态 → 移动至料盒 → 目视确认 → 伸手抓取 → 提起物料 → 移回工位 → 开始装配
6.2 关键检测点
1. 料盒选择正确性
时序分析:
- 追踪手部移动轨迹
- 识别最终停留的料盒位置
- 与当前工序BOM对比
多次取料识别:
- 需识别"取第一个物料→放下→取第二个物料"序列
- 避免误判为一次取料
2. 目视确认动作
检测指标:
- 头部朝向料盒
- 停留时间>0.5秒
- 眼睛注视点在料盒区域(需眼动仪)
意义:验证工人是否在取料前进行了确认
3. 抓取姿势规范性
标准姿势:
- 拇指和其他手指对捏
- 不应用掌心抱取(精密件易损坏)
- 不应只用两指尖捏取(不稳固)
识别方法:
def analyze_grip_posture(hand_landmarks):"""分析手部抓取姿势hand_landmarks: 21个手部关键点"""thumb_tip = hand_landmarks[4]index_tip = hand_landmarks[8]middle_tip = hand_landmarks[12]# 计算拇指与其他手指距离thumb_index_dist = np.linalg.norm(thumb_tip - index_tip)thumb_middle_dist = np.linalg.norm(thumb_tip - middle_tip)# 标准抓取:拇指与食指/中指距离较小if thumb_index_dist < 0.03 and thumb_middle_dist < 0.05:return "standard_grip"elif thumb_index_dist < 0.02:return "pinch_grip" # 不推荐else:return "palm_grip" # 不规范
4. 移动路径安全性
检测:
- 手持物料时的移动轨迹
- 是否经过危险区域(运动部件上方)
- 移动速度是否过快(易掉落)
6.3 连续取多个物料的识别
场景:某工序需要取3种不同物料
挑战:
- 需要区分连续的取料动作
- 识别每次取的是哪种物料
- 判断取料顺序是否正确
解决方案:
状态机模型:
[等待] → [取料1开始] → [取料1完成] → [取料2开始] → [取料2完成] → [取料3开始] → [取料3完成] → [装配开始]↓识别物料A ↓物料A在手 ↓识别物料B ↓物料B在手 ↓识别物料C ↓物料C在手
实现要点:
- 使用LSTM记忆已取物料
- 检测手部"放下-再取"的周期性动作
- 在每个取料周期内进行物料分类识别
七、姿势安全性连贯动作识别
7.1 危险动作序列识别
不仅识别某一时刻的危险姿势,更要识别危险动作发展趋势。
弯腰动作时序分析
正常取物动作:
站立 → 屈膝下蹲 → 抓取物品 → 起身(膝盖发力)
危险弯腰动作:
站立 → 直接弯腰(膝盖不弯) → 抓取物品 → 弯腰起身
识别算法:
def analyze_lifting_posture(pose_sequence):"""分析抬举动作安全性pose_sequence: 姿态关键点时序数据"""# 提取关键关节角度序列hip_angles = []knee_angles = []for pose in pose_sequence:# 计算髋关节角度(躯干与大腿夹角)hip_angle = calculate_angle(pose['shoulder'], pose['hip'], pose['knee'])hip_angles.append(hip_angle)# 计算膝关节角度knee_angle = calculate_angle(pose['hip'], pose['knee'], pose['ankle'])knee_angles.append(knee_angle)# 判断是否屈膝下蹲knee_bent = any(angle < 120 for angle in knee_angles)# 判断是否直接弯腰excessive_hip_bend = any(angle < 90 for angle in hip_angles)if excessive_hip_bend and not knee_bent:return "UNSAFE_BENDING"elif knee_bent:return "SAFE_SQUATTING"else:return "NORMAL"
7.2 疲劳状态的时序识别
疲劳是渐变过程,需要时间窗口分析。
疲劳指标时序曲线
监测时间窗口:5-15分钟
指标采集:
-
眨眼频率:每分钟眨眼次数
- 正常:15-20次/分钟
- 疲劳:>25次/分钟
-
动作速度:完成标准动作的耗时
- 绘制时序曲线
- 检测持续变慢趋势
-
姿势松懈度:身体倾斜角度
- 疲劳时身体前倾或依靠
-
注意力分散:视线离开工作区次数
- 统计单位时间内分心次数
疲劳预警算法
class FatigueDetector:def __init__(self, time_window=300): # 5分钟窗口self.time_window = time_windowself.blink_history = []self.action_time_history = []self.posture_history = []def update(self, timestamp, blink_count, action_time, posture_score):"""持续更新数据"""self.blink_history.append((timestamp, blink_count))self.action_time_history.append((timestamp, action_time))self.posture_history.append((timestamp, posture_score))# 保持窗口大小self._trim_history(timestamp)def detect_fatigue(self):"""综合判断疲劳程度"""# 计算各指标趋势blink_trend = self._calculate_trend(self.blink_history)speed_trend = self._calculate_trend(self.action_time_history)posture_trend = self._calculate_trend(self.posture_history)# 综合评分fatigue_score = 0if blink_trend > 0.3: # 眨眼明显增多fatigue_score += 0.4if speed_trend > 0.2: # 动作明显变慢fatigue_score += 0.4if posture_trend < -0.2: # 姿势明显松懈fatigue_score += 0.2# 返回疲劳等级if fatigue_score > 0.7:return "HIGH_FATIGUE"elif fatigue_score > 0.4:return "MODERATE_FATIGUE"else:return "NORMAL"
7.3 危险区域接近的时序预警
场景:手部逐渐接近运动中的机械臂
挑战:
- 静态图像难以判断趋势
- 需要预测轨迹,提前预警
解决方案:轨迹预测+碰撞风险评估
def predict_collision_risk(hand_trajectory, danger_zone):"""预测手部是否会进入危险区域hand_trajectory: 过去1秒的手部位置序列danger_zone: 危险区域多边形"""# 使用卡尔曼滤波预测未来轨迹predicted_positions = kalman_predict(hand_trajectory, steps=10)# 检查预测轨迹是否进入危险区for i, pos in enumerate(predicted_positions):if is_inside_polygon(pos, danger_zone):time_to_collision = i * 0.1 # 每步0.1秒return {'risk': 'HIGH','time_to_collision': time_to_collision,'action': 'STOP_EQUIPMENT'}# 计算最小距离min_distance = min([distance_to_polygon(pos, danger_zone) for pos in predicted_positions])if min_distance < 0.1: # 10cm以内return {'risk': 'MEDIUM', 'action': 'WARN'}else:return {'risk': 'LOW', 'action': 'MONITOR'}
八、流程完整性校验
8.1 标准操作程序(SOP)建模
有限状态机(FSM)表示
class AssemblyFSM:def __init__(self):self.states = ['IDLE','PICK_SCREW','POSITION_SCREW','HAND_TIGHTEN','POWER_TIGHTEN','INSPECT','COMPLETE']# 定义允许的状态转移self.transitions = {'IDLE': ['PICK_SCREW'],'PICK_SCREW': ['POSITION_SCREW'],'POSITION_SCREW': ['HAND_TIGHTEN'],'HAND_TIGHTEN': ['POWER_TIGHTEN'],'POWER_TIGHTEN': ['INSPECT', 'HAND_TIGHTEN'], # 允许重拧'INSPECT': ['COMPLETE', 'POSITION_SCREW'], # 不合格重做'COMPLETE': ['IDLE'] # 开始下一个}self.current_state = 'IDLE'def transition(self, next_state):"""尝试状态转移"""if next_state in self.transitions[self.current_state]:self.current_state = next_statereturn Trueelse:# 非法转移,触发告警self._alert_invalid_transition(self.current_state, next_state)return False
8.2 遗漏步骤检测
隐马尔可夫模型(HMM)
原理:
- 隐状态:真实的操作步骤
- 观测:视觉识别的动作标签
- 识别结果可能有噪声,HMM可容错
实现:
from hmmlearn import hmm# 定义HMM模型
model = hmm.MultinomialHMM(n_components=7) # 7个步骤状态
model.startprob_ = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # 从IDLE开始# 转移概率矩阵(简化示例)
model.transmat_ = np.array([[0.1, 0.9, 0, 0, 0, 0, 0], # IDLE -> PICK[0, 0.1, 0.9, 0, 0, 0, 0], # PICK -> POSITION# ... 其他转移概率
])# 观测概率矩阵(考虑识别误差)
model.emissionprob_ = np.array([[0.95, 0.05, 0, 0, 0, 0, 0], # 在IDLE状态,95%识别为IDLE# ... 其他观测概率
])# 解码最可能的状态序列
observed_actions = [0, 1, 3, 4, 5, 6] # 观测到的动作序列
state_sequence = model.decode(observed_actions)[1]# 检查是否遗漏步骤2(POSITION_SCREW)
if 2 not in state_sequence:alert("遗漏定位步骤!")
8.3 步骤顺序错误检测
常见错误:
- 未初拧直接电批拧紧
- 未检查直接进入下一工序
- 先拧紧再定位(顺序颠倒)
序列匹配算法
编辑距离(Levenshtein Distance)
计算实际操作序列与标准序列的差异度:
def detect_sequence_error(actual_sequence, standard_sequence):"""检测操作序列错误actual_sequence: 实际执行的动作序列 ['PICK', 'POSITION', 'POWER_TIGHTEN']standard_sequence: 标准序列 ['PICK', 'POSITION', 'HAND_TIGHTEN', 'POWER_TIGHTEN']"""# 计算编辑距离distance = levenshtein_distance(actual_sequence, standard_sequence)# 定位具体错误errors = []# 检查遗漏missing_steps = set(standard_sequence) - set(actual_sequence)if missing_steps:errors.append({'type': 'MISSING_STEPS','steps': list(missing_steps),'severity': 'HIGH'})# 检查顺序错误for i in range(len(actual_sequence)-1):current_step = actual_sequence[i]next_step = actual_sequence[i+1]# 在标准序列中查找索引try:std_current_idx = standard_sequence.index(current_step)std_next_idx = standard_sequence.index(next_step)# 如果实际顺序反了if std_next_idx < std_current_idx:errors.append({'type': 'WRONG_ORDER','steps': [current_step, next_step],'severity': 'HIGH'})except ValueError:# 出现了不应该有的步骤errors.append({'type': 'INVALID_STEP','step': next_step,'severity': 'CRITICAL'})return {'edit_distance': distance,'errors': errors,'compliance_score': 1 - (distance / len(standard_sequence))}
时间约束检测
某些步骤之间有时间窗口要求:
| 步骤A | 步骤B | 时间约束 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 涂胶 | 贴合 | 10-30秒内 | 胶水固化时间 |
| 加热 | 装配 | 5秒内 | 保持温度 |
| 初拧 | 电批拧紧 | 2秒内 | 连贯操作 |
class TimeConstraintChecker:def __init__(self):self.constraints = {('APPLY_GLUE', 'ASSEMBLE'): {'min': 10, 'max': 30},('HEAT', 'ASSEMBLE'): {'min': 0, 'max': 5},('HAND_TIGHTEN', 'POWER_TIGHTEN'): {'min': 0, 'max': 2}}self.step_timestamps = {}def record_step(self, step_name, timestamp):"""记录步骤完成时间"""self.step_timestamps[step_name] = timestampdef check_constraint(self, step_a, step_b):"""检查两步骤间时间约束"""if (step_a, step_b) not in self.constraints:return {'valid': True}if step_a not in self.step_timestamps or step_b not in self.step_timestamps:return {'valid': True, 'reason': 'incomplete'}time_diff = self.step_timestamps[step_b] - self.step_timestamps[step_a]constraint = self.constraints[(step_a, step_b)]if time_diff < constraint['min']:return {'valid': False,'reason': 'too_fast','time_diff': time_diff,'required_min': constraint['min']}elif time_diff > constraint['max']:return {'valid': False,'reason': 'too_slow','time_diff': time_diff,'required_max': constraint['max']}else:return {'valid': True}
8.4 多工序流程管理
工序依赖图
class WorkflowGraph:def __init__(self):# 定义工序依赖关系(有向无环图)self.graph = {'WS1_底板螺钉': [], # 无依赖,可以最先执行'WS2_电路板安装': ['WS1_底板螺钉'], # 依赖工序1'WS3_连接器插接': ['WS2_电路板安装'],'WS4_外壳固定': ['WS2_电路板安装', 'WS3_连接器插接'],'WS5_最终检查': ['WS4_外壳固定']}def validate_sequence(self, completed_workstations):"""验证工序执行顺序是否合法"""for ws in completed_workstations:dependencies = self.graph[ws]for dep in dependencies:if dep not in completed_workstations[:completed_workstations.index(ws)]:return {'valid': False,'error': f'{ws}需要先完成{dep}'}return {'valid': True}def get_next_available_workstations(self, completed):"""获取下一步可以执行的工序"""available = []for ws, deps in self.graph.items():if ws not in completed:if all(dep in completed for dep in deps):available.append(ws)return available
九、实时流式处理架构
9.1 在线动作识别
挑战:
- 视频流是连续的,没有明确边界
- 需要实时输出,延迟<1秒
- 识别当前正在发生的动作
滑动窗口实时处理
class RealtimeActionRecognizer:def __init__(self, model, window_size=32, stride=8):"""model: 训练好的动作识别模型window_size: 窗口大小(帧数)stride: 滑动步长"""self.model = modelself.window_size = window_sizeself.stride = strideself.frame_buffer = []self.current_action = Noneself.action_start_time = Nonedef process_frame(self, frame, timestamp):"""处理每一帧"""# 添加到缓冲区self.frame_buffer.append({'frame': frame,'timestamp': timestamp})# 保持缓冲区大小if len(self.frame_buffer) > self.window_size:self.frame_buffer.pop(0)# 当缓冲区满时进行识别if len(self.frame_buffer) == self.window_size:# 每stride帧识别一次if len(self.frame_buffer) % self.stride == 0:action, confidence = self._recognize()return self._update_action_state(action, confidence, timestamp)return Nonedef _recognize(self):"""对当前窗口进行动作识别"""frames = [item['frame'] for item in self.frame_buffer]# 提取特征features = self.model.extract_features(frames)# 分类action_logits = self.model.classify(features)action = np.argmax(action_logits)confidence = softmax(action_logits)[action]return action, confidencedef _update_action_state(self, action, confidence, timestamp):"""更新动作状态,实现动作平滑"""# 使用置信度阈值和时间平滑避免抖动if confidence > 0.8:if action != self.current_action:# 动作切换result = {'previous_action': self.current_action,'new_action': action,'duration': timestamp - self.action_start_time if self.action_start_time else 0}self.current_action = actionself.action_start_time = timestampreturn resultreturn None
9.2 事件触发机制
设计模式:观察者模式
class ActionEventManager:def __init__(self):self.listeners = {'action_start': [],'action_complete': [],'action_error': [],'sequence_violation': []}def subscribe(self, event_type, callback):"""订阅事件"""if event_type in self.listeners:self.listeners[event_type].append(callback)def emit(self, event_type, data):"""触发事件"""if event_type in self.listeners:for callback in self.listeners[event_type]:callback(data)# 使用示例
event_manager = ActionEventManager()# 订阅事件
def on_action_complete(data):print(f"动作完成: {data['action']}, 耗时: {data['duration']}秒")# 更新MES系统update_mes_system(data)def on_sequence_violation(data):print(f"流程错误: {data['error_type']}")# 发出告警send_alert(data)event_manager.subscribe('action_complete', on_action_complete)
event_manager.subscribe('sequence_violation', on_sequence_violation)# 当检测到动作完成时触发
event_manager.emit('action_complete', {'action': 'POWER_TIGHTEN','duration': 4.2,'timestamp': time.time()
})
9.3 多路视频流并发处理
架构:
工位1摄像头 ─┐
工位2摄像头 ─┤
工位3摄像头 ─┼─→ 消息队列 → 处理线程池 → 结果聚合 → 数据库
工位4摄像头 ─┤ (GPU推理)
工位N摄像头 ─┘
实现框架:
import threading
import queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorclass MultiCameraProcessor:def __init__(self, num_workers=4):self.frame_queue = queue.Queue(maxsize=100)self.result_queue = queue.Queue()self.workers = ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers)self.running = Falsedef start(self):"""启动处理系统"""self.running = True# 启动工作线程for _ in range(4):self.workers.submit(self._worker)# 启动结果处理线程threading.Thread(target=self._result_handler, daemon=True).start()def add_frame(self, camera_id, frame, timestamp):"""添加帧到处理队列"""try:self.frame_queue.put({'camera_id': camera_id,'frame': frame,'timestamp': timestamp}, block=False)except queue.Full:print(f"警告: 相机{camera_id}帧丢失,队列已满")def _worker(self):"""工作线程:处理帧"""while self.running:try:item = self.frame_queue.get(timeout=1)# AI处理result = self._process_frame(item)self.result_queue.put(result)except queue.Empty:continuedef _process_frame(self, item):"""AI推理"""# 这里调用模型进行识别# 返回识别结果passdef _result_handler(self):"""结果处理线程"""while self.running:try:result = self.result_queue.get(timeout=1)# 处理结果:存储、告警、显示等self._handle_result(result)except queue.Empty:continue
十、模型训练与优化
10.1 数据采集策略
真实生产环境采集
阶段1:标准动作采集(前2周)
- 选择熟练工人
- 多角度同步录制
- 每个动作采集100-200个样本
- 确保光照、背景多样性
阶段2:异常样本采集(第3-4周)
- 故意制造错误动作
- 采集遗漏步骤、顺序错误等
- 采集不同工人的操作差异
- 每种异常50-100个样本
阶段3:边缘案例采集(持续)
- 系统上线后持续采集
- 重点采集误识别案例
- 采集新工人、新产品数据
数据标注规范
时序标注格式(JSON):
{"video_id": "WS01_20250115_001","worker_id": "W1234","product_type": "ModelA","duration": 45.2,"actions": [{"action_id": 1,"action_type": "PICK_SCREW","start_time": 2.3,"end_time": 4.1,"bbox_keyframes": {"2.3": {"hand": [320, 240, 50, 60], "object": [100, 150, 20, 20]},"3.2": {"hand": [280, 200, 50, 60], "object": [290, 205, 20, 20]},"4.1": {"hand": [250, 180, 50, 60], "object": [255, 185, 20, 20]}},"attributes": {"material_type": "M4螺钉","grip_posture": "standard","speed": "normal"}},{"action_id": 2,"action_type": "POSITION_SCREW","start_time": 4.1,"end_time": 7.5,"bbox_keyframes": {...},"attributes": {"alignment_quality": "good","hesitation": false}}],"errors": [{"error_type": "MISSING_STEP","missing_action": "HAND_TIGHTEN","timestamp": 7.5,"severity": "HIGH"}]
}
10.2 模型架构选择
推荐架构:SlowFast Networks
原理:
- Slow pathway:低帧率(2fps),捕捉语义信息
- Fast pathway:高帧率(16fps),捕捉运动信息
- 两路特征后期融合
优势:
- 平衡了准确率和计算效率
- 适合长时间动作识别
PyTorch实现框架:
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models.video import r3d_18class SlowFastModel(nn.Module):def __init__(self, num_classes, alpha=8, beta=1/8):super().__init__()self.alpha = alpha # Fast pathway帧率是Slow的alpha倍self.beta = beta # Fast pathway通道数是Slow的beta倍# Slow pathway (ResNet3D-50)self.slow_pathway = r3d_18(pretrained=True)slow_out_dim = 512# Fast pathway (轻量级)self.fast_pathway = nn.Sequential(nn.Conv3d(3, int(64*beta), kernel_size=(5,7,7), stride=(1,2,2), padding=(2,3,3)),nn.BatchNorm3d(int(64*beta)),nn.ReLU(),# ... 更多层)fast_out_dim = int(512*beta)# 融合层self.fusion = nn.Conv3d(fast_out_dim, slow_out_dim, kernel_size=5, stride=1, padding=2)# 分类头self.classifier = nn.Linear(slow_out_dim * 2, num_classes)def forward(self, slow_frames, fast_frames):"""slow_frames: [B, 3, T, H, W], T=8帧fast_frames: [B, 3, T*alpha, H, W], T*alpha=64帧"""# Slow pathwayslow_feat = self.slow_pathway(slow_frames)# Fast pathwayfast_feat = self.fast_pathway(fast_frames)# 融合fast_feat_fused = self.fusion(fast_feat)# 拼接combined = torch.cat([slow_feat, fast_feat_fused], dim=1)# 全局平均池化combined = torch.mean(combined, dim=[2,3,4])# 分类output = self.classifier(combined)return output
10.3 训练策略
损失函数设计
多任务学习:
class MultiTaskLoss(nn.Module):def __init__(self, weights={'action': 1.0, 'sequence': 0.5, 'quality': 0.3}):super().__init__()self.weights = weightsself.action_loss = nn.CrossEntropyLoss()self.sequence_loss = nn.BCEWithLogitsLoss()self.quality_loss = nn.MSELoss()def forward(self, predictions, targets):"""predictions: {'action': tensor, # 动作分类'sequence_valid': tensor, # 序列是否合法'quality_score': tensor # 动作质量分数(0-1)}"""loss = 0# 动作分类损失if 'action' in predictions and 'action' in targets:loss += self.weights['action'] * self.action_loss(predictions['action'], targets['action'])# 序列合法性损失if 'sequence_valid' in predictions and 'sequence_valid' in targets:loss += self.weights['sequence'] * self.sequence_loss(predictions['sequence_valid'], targets['sequence_valid'])# 质量评分损失if 'quality_score' in predictions and 'quality_score' in targets:loss += self.weights['quality'] * self.quality_loss(predictions['quality_score'], targets['quality_score'])return loss
数据增强
时序数据增强:
class TemporalAugmentation:"""时序视频增强"""@staticmethoddef temporal_crop(frames, crop_ratio=0.9):"""随机时间裁剪"""total_frames = len(frames)crop_len = int(total_frames * crop_ratio)start = np.random.randint(0, total_frames - crop_len)return frames[start:start+crop_len]@staticmethoddef temporal_scale(frames, scale_range=(0.8, 1.2)):"""时间尺度变化(加速/减速)"""scale = np.random.uniform(*scale_range)indices = np.linspace(0, len(frames)-1, int(len(frames)*scale))indices = np.clip(indices.astype(int), 0, len(frames)-1)return frames[indices]@staticmethoddef frame_drop(frames, drop_prob=0.1):"""随机丢帧(模拟网络波动)"""keep_mask = np.random.random(len(frames)) > drop_probreturn frames[keep_mask]
空间增强(配合时序):
- 随机裁剪、翻转(水平翻转,不能垂直)
- 颜色抖动、亮度对比度调整
- 添加高斯噪声
- Cutout遮挡(模拟物体遮挡)
训练技巧
1. 课程学习(Curriculum Learning)
# 从简单到困难的训练顺序
training_stages = [{'name': 'Stage1_基础动作','actions': ['PICK', 'PLACE', 'MOVE'], # 简单动作'epochs': 20,'lr': 1e-3},{'name': 'Stage2_复杂动作','actions': ['HAND_TIGHTEN', 'POWER_TIGHTEN', 'INSPECT'],'epochs': 30,'lr': 5e-4},{'name': 'Stage3_完整序列','actions': 'all','include_errors': True,'epochs': 50,'lr': 1e-4}
]
2. 迁移学习
# 使用Kinetics-400预训练模型
pretrained_model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorchvideo', 'slowfast_r50', pretrained=True)# 冻结前面的层
for param in pretrained_model.parameters():param.requires_grad = False# 只训练最后的分类层
pretrained_model.blocks[-1] = nn.Linear(2304, num_classes)
3. 困难样本挖掘
def hard_example_mining(model, dataloader, top_k=100):"""挖掘困难样本"""losses = []samples = []model.eval()with torch.no_grad():for batch in dataloader:output = model(batch['video'])loss = criterion(output, batch['label'])losses.extend(loss.cpu().numpy())samples.extend(batch['video_id'])# 选择损失最大的样本hard_indices = np.argsort(losses)[-top_k:]hard_samples = [samples[i] for i in hard_indices]return hard_samples# 在下一轮训练中增加困难样本权重
10.4 模型评估指标
动作识别指标
1. 帧级准确率
def frame_level_accuracy(predictions, ground_truth):"""每一帧的分类准确率"""correct = (predictions == ground_truth).sum()total = len(predictions)return correct / total
2. 片段级mAP(mean Average Precision)
def segment_mAP(predicted_segments, ground_truth_segments, iou_threshold=0.5):"""predicted_segments: [(start, end, class, score), ...]ground_truth_segments: [(start, end, class), ...]"""# 对每个类别计算APaps = []for cls in set([seg[2] for seg in ground_truth_segments]):pred_cls = [seg for seg in predicted_segments if seg[2] == cls]gt_cls = [seg for seg in ground_truth_segments if seg[2] == cls]# 计算该类别的APap = calculate_ap(pred_cls, gt_cls, iou_threshold)aps.append(ap)return np.mean(aps)def temporal_iou(seg1, seg2):"""计算时序IoU"""intersection = max(0, min(seg1[1], seg2[1]) - max(seg1[0], seg2[0]))union = max(seg1[1], seg2[1]) - min(seg1[0], seg2[0])return intersection / union if union > 0 else 0
序列完整性指标
class SequenceMetrics:@staticmethoddef sequence_accuracy(pred_sequence, gt_sequence):"""完整序列匹配率"""return int(pred_sequence == gt_sequence)@staticmethoddef edit_distance_normalized(pred_sequence, gt_sequence):"""归一化编辑距离"""distance = levenshtein_distance(pred_sequence, gt_sequence)return 1 - (distance / max(len(pred_sequence), len(gt_sequence)))@staticmethoddef f1_score_steps(pred_sequence, gt_sequence):"""基于步骤的F1分数"""pred_set = set(pred_sequence)gt_set = set(gt_sequence)tp = len(pred_set & gt_set)fp = len(pred_set - gt_set)fn = len(gt_set - pred_set)precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) > 0 else 0recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) > 0 else 0f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0return {'precision': precision, 'recall': recall, 'f1': f1}
实际业务指标
| 指标 | 定义 | 目标值 |
|---|---|---|
| 缺陷检出率 | 检测到的真实缺陷数/总缺陷数 | ≥95% |
| 误报率 | 错误告警数/总告警数 | ≤5% |
| 漏报率 | 未检测到的缺陷数/总缺陷数 | ≤3% |
| 实时性 | 从动作发生到告警的延迟 | ≤1秒 |
| 流程合规率 | 完全符合SOP的操作数/总操作数 | ≥90% |
十一、系统优化与加速
11.1 模型压缩
知识蒸馏(Knowledge Distillation)
原理:用大模型(教师)指导小模型(学生)学习
class DistillationLoss(nn.Module):def __init__(self, alpha=0.5, temperature=3.0):super().__init__()self.alpha = alpha # 硬标签权重self.temperature = temperatureself.ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()self.kl_loss = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')def forward(self, student_logits, teacher_logits, labels):# 硬标签损失hard_loss = self.ce_loss(student_logits, labels)# 软标签损失(蒸馏损失)student_soft = F.log_softmax(student_logits / self.temperature, dim=1)teacher_soft = F.softmax(teacher_logits / self.temperature, dim=1)soft_loss = self.kl_loss(student_soft, teacher_soft) * (self.temperature ** 2)# 总损失total_loss = self.alpha * hard_loss + (1 - self.alpha) * soft_lossreturn total_loss# 训练流程
teacher_model.eval() # 教师模型不更新
student_model.train()for batch in dataloader:with torch.no_grad():teacher_output = teacher_model(batch['video'])student_output = student_model(batch['video'])loss = distillation_loss(student_output, teacher_output, batch['label'])optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()
模型剪枝(Pruning)
import torch.nn.utils.prune as prunedef prune_model(model, amount=0.3):"""剪枝模型,移除30%的权重"""for name, module in model.named_modules():if isinstance(module, nn.Conv3d) or isinstance(module, nn.Linear):prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=amount)# 永久移除剪枝的权重prune.remove(module, 'weight')return model
量化(Quantization)
# PyTorch量化(FP32 -> INT8)
model_quantized = torch.quantization.quantize_dynamic(model,{nn.Linear, nn.Conv3d},dtype=torch.qint8
)# 模型大小减少4倍,推理速度提升2-4倍
11.2 推理加速
TensorRT优化
import tensorrt as trtdef convert_to_tensorrt(onnx_path, engine_path):"""将ONNX模型转换为TensorRT引擎"""logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)builder = trt.Builder(logger)network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))parser = trt.OnnxParser(network, logger)# 解析ONNXwith open(onnx_path, 'rb') as model:parser.parse(model.read())# 配置config = builder.create_builder_config()config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GBconfig.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 使用FP16精度# 构建引擎engine = builder.build_engine(network, config)# 保存with open(engine_path, 'wb') as f:f.write(engine.serialize())return engine# 使用TensorRT引擎推理
# 速度提升5-10倍
批处理优化
class BatchProcessor:def __init__(self, model, batch_size=8):self.model = modelself.batch_size = batch_sizeself.buffer = []def add_sample(self, sample):"""添加样本到批次"""self.buffer.append(sample)if len(self.buffer) >= self.batch_size:return self.process_batch()return Nonedef process_batch(self):"""批量处理"""if not self.buffer:return []# 组装batchbatch = torch.stack(self.buffer)# 批量推理with torch.no_grad():results = self.model(batch)# 清空缓冲self.buffer = []return results
11.3 多模型并行
场景:同时运行多个专用模型
主干特征提取(共享) → ┬→ 动作识别模型├→ 姿势识别模型├→ 物料识别模型└→ 质量评估模型
class MultiTaskInference:def __init__(self):# 共享的特征提取器self.backbone = load_backbone()# 多个任务头self.action_head = load_action_classifier()self.posture_head = load_posture_detector()self.material_head = load_material_recognizer()self.quality_head = load_quality_estimator()def inference(self, video):"""一次前向传播完成多任务"""# 提取共享特征features = self.backbone(video)# 并行推理各任务with torch.no_grad():action_result = self.action_head(features)posture_result = self.posture_head(features)material_result = self.material_head(features)quality_result = self.quality_head(features)return {'action': action_result,'posture': posture_result,'material': material_result,'quality': quality_result}
十二、异常检测与预警
12.1 异常动作模式库
常见异常分类
1. 操作异常
| 异常类型 | 时序特征 | 检测方法 |
|---|---|---|
| 动作犹豫 | 同一动作反复停止-继续 | 速度变化率分析 |
| 重复操作 | 短时间内重复相同动作>2次 | 序列模式匹配 |
| 动作过快 | 操作时长<标准时长50% | 时长统计 |
| 动作过慢 | 操作时长>标准时长200% | 时长统计+疲劳检测 |
| 中途放弃 | 动作执行到一半停止 | 状态机转移异常 |
2. 姿势异常
| 异常类型 | 时序特征 | 危险等级 |
|---|---|---|
| 持续弯腰 | 腰部角度<90°且持续>30秒 | 高 |
| 身体倾斜 | 重心偏移>15°且>10秒 | 中 |
| 手臂过度伸展 | 肩关节角度>160° | 中 |
| 蹲姿作业 | 膝盖角度<90°且>5分钟 | 高 |
3. 注意力异常
class AttentionMonitor:def __init__(self, window_size=60): # 60秒窗口self.window_size = window_sizeself.gaze_history = []self.distraction_events = []def update(self, gaze_point, timestamp):"""更新注视点历史"""self.gaze_history.append({'point': gaze_point,'timestamp': timestamp,'on_task': self._is_on_task_area(gaze_point)})# 保持窗口大小self._trim_history(timestamp)def detect_distraction(self):"""检测注意力分散"""if not self.gaze_history:return {'distracted': False}# 计算任务区域注视比例on_task_ratio = sum(1 for g in self.gaze_history if g['on_task']) / len(self.gaze_history)# 计算连续离开任务区域的最长时长max_away_duration = self._max_consecutive_away()distracted = Falseseverity = 'NONE'if on_task_ratio < 0.7: # 30%以上时间不在任务区distracted = Trueseverity = 'MODERATE'if max_away_duration > 10: # 连续10秒离开distracted = Trueseverity = 'HIGH'return {'distracted': distracted,'severity': severity,'on_task_ratio': on_task_ratio,'max_away_duration': max_away_duration}
12.2 预测性告警
动作轨迹预测
使用LSTM预测未来动作:
class ActionPredictor:def __init__(self, model, lookahead=5):"""model: 训练好的序列预测模型lookahead: 预测未来几个动作"""self.model = modelself.lookahead = lookaheadself.action_history = []def update_history(self, action):"""更新动作历史"""self.action_history.append(action)if len(self.action_history) > 10: # 保持最近10个动作self.action_history.pop(0)def predict_next_actions(self):"""预测接下来的动作"""if len(self.action_history) < 3:return []# 编码历史序列history_encoded = self._encode_sequence(self.action_history)# LSTM预测predictions = []current_input = history_encodedfor _ in range(self.lookahead):next_action_logits = self.model(current_input)next_action = torch.argmax(next_action_logits, dim=-1)predictions.append(next_action.item())# 更新输入(自回归)current_input = torch.cat([current_input[:, 1:, :], self._encode_action(next_action)], dim=1)return predictionsdef check_potential_error(self, standard_sequence):"""检查是否可能出错"""predicted_actions = self.predict_next_actions()# 当前进度current_step = len(self.action_history)# 预期的下一步if current_step < len(standard_sequence):expected_next = standard_sequence[current_step]# 如果预测的第一个动作不是预期的if predicted_actions and predicted_actions[0] != expected_next:return {'potential_error': True,'expected': expected_next,'predicted': predicted_actions[0],'confidence': self._get_confidence(),'action': 'WARN_BEFORE_ERROR'}return {'potential_error': False}
应用场景:
工人完成了:取螺钉 → 移动预测接下来会:直接拧紧 (错误!)系统提前告警:"请先将螺钉定位到螺孔"
12.3 多层级告警策略
class AlertManager:def __init__(self):self.alert_levels = {'INFO': {'color': 'blue', 'sound': None, 'action': 'log'},'WARNING': {'color': 'yellow', 'sound': 'beep', 'action': 'display'},'ERROR': {'color': 'orange', 'sound': 'alert', 'action': 'display+notify'},'CRITICAL': {'color': 'red', 'sound': 'alarm', 'action': 'display+notify+stop'}}self.alert_history = []self.suppression_rules = {} # 告警抑制规则def raise_alert(self, alert_type, details, level='WARNING'):"""发出告警"""# 检查是否需要抑制(避免重复告警)if self._should_suppress(alert_type):returnalert = {'timestamp': time.time(),'type': alert_type,'level': level,'details': details,'status': 'active'}# 记录告警self.alert_history.append(alert)# 执行告警动作self._execute_alert_action(alert)# 设置抑制(同类告警10秒内不重复)self.suppression_rules[alert_type] = time.time() + 10def _execute_alert_action(self, alert):"""执行告警动作"""level_config = self.alert_levels[alert['level']]# 视觉告警if 'display' in level_config['action']:self._show_on_screen(alert)# 声音告警if level_config['sound']:self._play_sound(level_config['sound'])# 通知相关人员if 'notify' in level_config['action']:self._notify_supervisor(alert)# 停止设备if 'stop' in level_config['action']:self._emergency_stop()def _should_suppress(self, alert_type):"""检查是否应抑制告警"""if alert_type in self.suppression_rules:if time.time() < self.suppression_rules[alert_type]:return Truereturn False
告警升级机制
class AlertEscalation:"""告警升级:如果问题未解决,逐步提升告警级别"""def __init__(self):self.active_alerts = {}def track_alert(self, alert_id, initial_level='WARNING'):"""开始跟踪一个告警"""self.active_alerts[alert_id] = {'level': initial_level,'start_time': time.time(),'escalation_count': 0}def check_escalation(self, alert_id):"""检查是否需要升级"""if alert_id not in self.active_alerts:return Nonealert = self.active_alerts[alert_id]duration = time.time() - alert['start_time']# 升级规则if duration > 30 and alert['level'] == 'WARNING':# 30秒未解决,升级为ERRORalert['level'] = 'ERROR'alert['escalation_count'] += 1return {'action': 'ESCALATE_TO_ERROR'}elif duration > 60 and alert['level'] == 'ERROR':# 60秒未解决,升级为CRITICALalert['level'] = 'CRITICAL'alert['escalation_count'] += 1return {'action': 'ESCALATE_TO_CRITICAL'}return Nonedef resolve_alert(self, alert_id):"""标记告警已解决"""if alert_id in self.active_alerts:resolution_time = time.time() - self.active_alerts[alert_id]['start_time']del self.active_alerts[alert_id]return {'resolved': True, 'resolution_time': resolution_time}
十三、系统部署与运维
13.1 边缘计算部署方案
硬件配置建议
方案A:工业边缘计算盒子(推荐)
| 组件 | 规格 | 数量 | 用途 |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA Jetson AGX Orin(64GB) | 1 | AI推理 |
| CPU | 12核Arm Cortex-A78AE | - | 系统控制 |
| 内存 | 64GB | - | 视频缓存 |
| 存储 | 1TB NVMe SSD | 1 | 视频存储 |
| 网络 | 千兆以太网 | 2 | 摄像头+MES |
| 电源 | 工业级宽温电源 | 1 | -40~85°C |
方案B:GPU服务器(多工位)
- 服务器:Dell PowerEdge R750
- GPU:4× NVIDIA RTX A6000(48GB)
- 可支持20-30路视频流同时处理
Docker容器化部署
# Dockerfile
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3# 安装依赖
RUN pip install opencv-python-headless \torch torchvision \mmcv-full \tensorrt \flask redis# 复制模型和代码
COPY models/ /app/models/
COPY src/ /app/src/
COPY config.yaml /app/# 设置工作目录
WORKDIR /app# 暴露API端口
EXPOSE 8080# 启动命令
CMD ["python", "src/main.py"]
Docker Compose编排:
version: '3.8'services:video-processor:image: action-recognition:latestruntime: nvidiaenvironment:- NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0volumes:- ./data:/data- ./models:/modelsports:- "8080:8080"restart: alwaysredis:image: redis:7-alpineports:- "6379:6379"volumes:- redis-data:/datapostgres:image: postgres:15environment:POSTGRES_DB: action_dbPOSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}volumes:- postgres-data:/var/lib/postgresql/datadashboard:image: grafana/grafana:latestports:- "3000:3000"volumes:- grafana-data:/var/lib/grafanavolumes:redis-data:postgres-data:grafana-data:
13.2 系统监控
性能监控指标
class SystemMonitor:def __init__(self):self.metrics = {'fps': [], # 处理帧率'latency': [], # 端到端延迟'gpu_usage': [], # GPU利用率'memory_usage': [], # 内存使用'queue_depth': [], # 队列深度'error_count': 0 # 错误计数}def record_frame_processing(self, start_time, end_time):"""记录帧处理性能"""latency = (end_time - start_time) * 1000 # msself.metrics['latency'].append(latency)# 计算FPS(最近100帧)if len(self.metrics['latency']) >= 100:recent_latencies = self.metrics['latency'][-100:]avg_latency = np.mean(recent_latencies)fps = 1000 / avg_latencyself.metrics['fps'].append(fps)def get_system_health(self):"""获取系统健康状况"""health = {'status': 'HEALTHY','issues': []}# 检查FPSif self.metrics['fps']:current_fps = self.metrics['fps'][-1]if current_fps < 25:health['status'] = 'WARNING'health['issues'].append(f'FPS过低: {current_fps:.1f}')# 检查延迟if self.metrics['latency']:current_latency = self.metrics['latency'][-1]if current_latency > 1000: # >1秒health['status'] = 'ERROR'health['issues'].append(f'延迟过高: {current_latency:.0f}ms')# 检查GPUgpu_usage = self._get_gpu_usage()if gpu_usage > 95:health['status'] = 'WARNING'health['issues'].append(f'GPU负载过高: {gpu_usage}%')return healthdef export_prometheus_metrics(self):"""导出Prometheus格式的指标"""metrics_text = f"""
# HELP action_recognition_fps 处理帧率
# TYPE action_recognition_fps gauge
action_recognition_fps {self.metrics['fps'][-1] if self.metrics['fps'] else 0}# HELP action_recognition_latency_ms 处理延迟(毫秒)
# TYPE action_recognition_latency_ms gauge
action_recognition_latency_ms {self.metrics['latency'][-1] if self.metrics['latency'] else 0}# HELP action_recognition_errors_total 错误总数
# TYPE action_recognition_errors_total counter
action_recognition_errors_total {self.metrics['error_count']}
"""return metrics_text
Grafana监控看板
{"dashboard": {"title": "生产线行为识别监控","panels": [{"title": "实时FPS","type": "graph","targets": [{"expr": "action_recognition_fps","legendFormat": "FPS"}]},{"title": "处理延迟","type": "graph","targets": [{"expr": "action_recognition_latency_ms","legendFormat": "延迟(ms)"}]},{"title": "告警统计","type": "stat","targets": [{"expr": "sum(rate(action_recognition_alerts_total[5m]))","legendFormat": "告警/分钟"}]},{"title": "操作合规率","type": "gauge","targets": [{"expr": "action_recognition_compliance_rate","legendFormat": "合规率"}]}]}
}
13.3 故障处理
常见问题排查
| 问题 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| FPS突然下降 | GPU过载/内存不足 | 降低视频分辨率/增加批处理间隔 |
| 延迟增加 | 网络拥塞/队列堆积 | 检查网络/清理队列/扩容 |
| 识别准确率下降 | 光照变化/新产品 | 重新标注数据/微调模型 |
| 系统崩溃 | 内存泄漏/异常未捕获 | 检查日志/重启服务/修复代码 |
| 摄像头掉线 | 网络不稳定/硬件故障 | 检查网线/更换摄像头 |
自动恢复机制
class FailureRecovery:def __init__(self):self.max_retries = 3self.retry_delay = 5 # 秒def handle_camera_failure(self, camera_id):"""处理摄像头故障"""for attempt in range(self.max_retries):try:# 尝试重新连接camera = self._reconnect_camera(camera_id)logger.info(f"摄像头{camera_id}重连成功")return cameraexcept Exception as e:logger.warning(f"摄像头{camera_id}重连失败(尝试{attempt+1}/{self.max_retries}): {e}")time.sleep(self.retry_delay)# 所有尝试失败,标记为离线self._mark_camera_offline(camera_id)self._notify_maintenance(camera_id)return Nonedef handle_model_error(self, model_name, error):"""处理模型推理错误"""logger.error(f"模型{model_name}错误: {error}")# 尝试重新加载模型try:model = self._reload_model(model_name)logger.info(f"模型{model_name}重新加载成功")return modelexcept Exception as e:logger.critical(f"模型{model_name}无法恢复: {e}")# 切换到备用模型return self._load_backup_model()def graceful_degradation(self):"""优雅降级:在部分功能失效时保持核心功能运行"""# 例如:姿势识别模块故障时,仍保持动作识别运行return {'action_recognition': True, # 核心功能,必须运行'posture_detection': False, # 辅助功能,可降级'quality_assessment': False # 辅助功能,可降级}
十四、成本效益分析
14.1 成本构成
一次性投入(10条产线)
| 项目 | 数量 | 单价 | 小计 |
|---|---|---|---|
| 硬件 | |||
| 工业摄像头(4K) | 30个 | ¥3,000 | ¥90,000 |
| 边缘计算盒子(Jetson Orin) | 10台 | ¥15,000 | ¥150,000 |
| 服务器(GPU) | 1台 | ¥80,000 | ¥80,000 |
| 网络设备(交换机等) | 1套 | ¥20,000 | ¥20,000 |
| 工位显示屏 | 10个 | ¥2,000 | ¥20,000 |
| 软件 | |||
| AI平台开发 | 1套 | ¥300,000 | ¥300,000 |
| 模型训练与调优 | 1次 | ¥150,000 | ¥150,000 |
| 系统集成(MES对接) | 1次 | ¥100,000 | ¥100,000 |
| 实施 | |||
| 安装调试 | 1次 | ¥50,000 | ¥50,000 |
| 人员培训 | 1次 | ¥30,000 | ¥30,000 |
| 总计 | ¥990,000 |
年度运维成本
| 项目 | 年费用 |
|---|---|
| 电费(10台设备×500W×8760h×¥0.8/kWh) | ¥35,000 |
| 带宽费用 | ¥10,000 |
| 存储费用(云端备份) | ¥15,000 |
| 软件维护与更新 | ¥80,000 |
| 备件与硬件维护 | ¥30,000 |
| 年度总计 | ¥170,000 |
14.2 效益评估(年度)
| 效益类型 | 计算依据 | 年收益 |
|---|---|---|
| 质量改善 | ||
| 减少返工 | 返工率降低3%,单件成本¥50,年产量10万件 | ¥150,000 |
| 减少客诉 | 客诉率降低50%,每起客诉成本¥5,000,年40起→20起 | ¥100,000 |
| 减少召回 | 避免1次产品召回 | ¥500,000 |
| 效率提升 | ||
| 减少质检人员 | 减少2名质检员,每人年成本¥80,000 | ¥160,000 |
| 减少停机时间 | 问题及时发现,减少停机2小时/天,损失¥5,000/小时 | ¥600,000 |
| 安全改善 | ||
| 减少工伤 | 避免1起轻伤(医疗+停工)¥50,000 | ¥50,000 |
| 降低保险费用 | 工伤保险费率降低 | ¥30,000 |
| 管理优化 | ||
| 数据驱动改进 | 工艺优化带来良率提升 | ¥100,000 |
| 年度总收益 | ¥1,690,000 |
14.3 投资回报
- 总投资:¥990,000(一次性) + ¥170,000(首年运维) = ¥1,160,000
- 首年收益:¥1,690,000
- 首年净收益:¥530,000
- 投资回收期:约8个月
- 三年累计ROI:(¥1,690,000×3 - ¥1,160,000 - ¥170,000×2) / ¥1,160,000 = 337%
十五、未来发展方向
15.1 技术演进
1. 多模态融合
整合更多传感器数据:
视觉 + 音频 + 力传感器 + 温度 + 振动 → 多模态AI模型
优势:
- 更全面的状态感知
- 互补性信息提高准确率
- 支持更复杂的质量判断
2. 端到端学习
从原始传感器数据直接预测最终结果:
原始视频流 → 端到端神经网络 → 质量判定 + 异常定位 + 改进建议
技术方向:
- Transformer-based端到端架构
- 自监督预训练
- 跨工序迁移学习
3. 数字孪生整合
物理产线 ↔ 实时数据同步 ↔ 数字孪生系统↓模拟与优化↓参数反馈
应用:
- 虚拟调试新产品流程
- 预测性维护
- 流程优化模拟
15.2 功能扩展
1. 智能培训系统
class IntelligentTrainingSystem:"""基于行为分析的个性化培训"""def analyze_worker_performance(self, worker_id):"""分析工人操作水平"""# 获取历史操作数据operations = self.db.get_worker_operations(worker_id, days=30)# 分析指标metrics = {'speed': self._calculate_avg_speed(operations),'accuracy': self._calculate_accuracy(operations),'consistency': self._calculate_consistency(operations),'error_patterns': self._identify_error_patterns(operations)}# 生成培训建议recommendations = self._generate_training_plan(metrics)return {'proficiency_level': self._assess_level(metrics),'strong_points': self._find_strengths(metrics),'improvement_areas': self._find_weaknesses(metrics),'training_recommendations': recommendations}def generate_personalized_tutorial(self, worker_id):"""生成个性化教学视频"""# 识别该工人的薄弱环节weak_actions = self._get_weak_actions(worker_id)# 从视频库中提取标准示范片段tutorial_clips = []for action in weak_actions:# 找出该动作的最佳实践案例best_examples = self._find_best_examples(action)tutorial_clips.append(best_examples)# 合成教学视频tutorial_video = self._composite_tutorial(tutorial_clips)return tutorial_video
2. 质量预测
提前预判产品质量:
class QualityPredictor:"""基于过程数据预测最终质量"""def predict_final_quality(self, process_data):"""process_data: 包含所有工序的操作数据"""# 提取特征features = self._extract_process_features(process_data)# 预测模型quality_score = self.model.predict(features)# 识别潜在缺陷defect_risks = self._identify_defect_risks(features)return {'predicted_quality_score': quality_score,'pass_probability': self._calculate_pass_prob(quality_score),'potential_defects': defect_risks,'recommended_actions': self._generate_recommendations(defect_risks)}
3. 工艺优化助手
class ProcessOptimizer:"""分析大量操作数据,发现最优工艺参数"""def analyze_best_practices(self):"""分析最佳实践"""# 获取所有操作数据all_operations = self.db.get_all_operations(days=90)# 找出高质量产品对应的操作特征high_quality_ops = [op for op in all_operations if op['quality_score'] > 0.95]# 聚类分析patterns = self._cluster_operations(high_quality_ops)# 提取共性特征best_practices = self._extract_common_features(patterns)return {'optimal_sequence_timing': best_practices['timing'],'optimal_tool_usage': best_practices['tools'],'optimal_worker_postures': best_practices['postures'],'suggested_sop_updates': self._generate_sop_updates(best_practices)}
15.3 行业应用拓展
该技术可应用于:
- 汽车制造:发动机装配、焊接质量
- 电子制造:SMT贴片、检测封装
- 食品加工:卫生规范、包装检查
- 医药生产:无菌操作、配药流程
- 航空航天:精密装配、检测流程
- 物流仓储:拣货规范、装卸安全
十六、总结
16.1 核心价值
生产线连贯动作行为识别系统通过AI技术实现了:
- 全流程监控:从取料到完成的每个步骤都在监控之下
- 实时反馈:毫秒级的异常检测和告警
- 预测性质量保障:在缺陷产生前就进行干预
- 安全防护:主动识别危险动作,保护工人安全
- 持续改进:数据驱动的工艺优化
16.2 实施关键要素
成功的关键:
✅ 高质量的训练数据:覆盖各种场景的标注数据
✅ 合理的系统架构:平衡准确率和实时性
✅ 与业务深度融合:紧密对接MES、ERP等系统
✅ 人机协同设计:辅助而非替代人工
✅ 持续优化迭代:根据实际效果不断调整模型
16.3 展望
随着AI技术的进步,未来的行为识别系统将:
- 更加智能:从"识别"到"理解"再到"预测"
- 更加泛化:快速适应新产品、新工艺
- 更加友好:自然交互,无感监控
- 更加价值化:从质量控制延伸到全面的生产优化
连贯动作识别技术将成为智能制造的核心能力之一,助力企业实现高质量发展。
附录:参考资源
开源项目
- OpenPose:人体姿态估计 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
- MMAction2:动作识别工具箱 https://github.com/open-mmlab/mmaction2
- SlowFast:Facebook视频理解 https://github.com/facebookresearch/SlowFast
- MediaPipe:Google多媒体处理 https://google.github.io/mediapipe/
学术论文
- “Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset” (I3D)
- “SlowFast Networks for Video Recognition” (ICCV 2019)
- “TSN: Temporal Segment Networks for Action Recognition” (ECCV 2016)
- “Action Recognition with Trajectory-Pooled Deep-Convolutional Descriptors” (CVPR 2015)
数据集
- Kinetics-400/700:大规模视频动作数据集
- UCF101:人类动作识别标准数据集
- HMDB51:人类动作视频数据库
- Assembly101:细粒度装配动作数据集
文档版本: v1.0
最后更新: 2025年10月
作者: AI系统架构团队