一种基于计算机视觉的暴力分拣行为识别方法

摘要

近年来,快递行业内“暴力分拣”现象层出不穷,为解决传统依靠人工监控耗时耗力且作用不明显的弊端,提出一种基于计算机视觉的快递暴力分拣行为识别方法,将识别过程分为两个阶段:第一个阶段采用卷积神经网络与长短期记忆网络相结合形成的网络进行分拣人员分拣动作的识别及分类,对于一些常见暴力分拣的动作直接判定;第二阶段,采用三帧差法和Canny边缘检测相结合进行运动包裹的检测,从而获取其运动轨迹,判断运动包裹的移动轨迹是否大于阈值,大于则判定为暴力分拣。文章所提出的方法,能有效提高快递暴力分拣行为识别的实时性及准确率,从而提升快递行业服务质量。