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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：一种基于云边端架构的起重机吊运指挥动作智能测评方法，通过终端设备对考生整个测评过程进行视频录制，描绘出考生的人体骨架图像进行保存；使用指挥动作识别模型对人体骨架的视频进行识别检测，再对识别出的动作名称、每一动作对应信度值、帧数数据进行处理，筛选出某几个动作的特定信度值及其对应的帧和信度信息显示在原骨架视频中；计算测评过程的动作准确率、保存错误动作片段，制作测评结果报告。本发明可以实现云边端技术的协同，减少上传的数据量，提高测试效率。并且可以自动化完成起重吊运指挥动作评测的全部过程，提高待测评人员的行为正确性与规范性。

主权项：1.一种基于云边端架构的起重机吊运指挥动作智能测评方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、视频采集及人体骨架识别，即通过终端设备对考生整个测评过程进行视频录制，再对所述视频中的考生进行检测，并在视频中描绘出考生的人体骨架图像，再将含人体骨架的视频以及识别出的人体骨架坐标数据保存；步骤S2、指挥动作测评，对步骤S1保存的人体骨架的视频进行识别检测，再对识别出的动作名称Ni、每一动作对应信度值Ci、帧数Fh进行处理，筛选出具有特定信度值Cth的某几个动作，将其对应的帧和信度信息显示在原人体骨架视频中，并保存；步骤S3、计算步骤S2指挥动作测评过程的动作准确率Acc、保存错误动作帧Fwh，制作测评结果报告；其中步骤S2包括以下步骤：步骤S21、根据起重吊运指挥动作标准，由人员完整、正确复现并制作为数据集，对数据集数据进行预处理，包括：数据增强、像素变换、添加噪声和扰动；接下来，使用深度学习网络技术构建指挥动作识别模型并进行迭代训练；步骤S22、通过Mhformer人体骨架识别算法将人体骨架视频逐帧划分为图片信息，根据指挥动作识别模型对每一帧中的骨架动作进行识别，将识别得到的动作名称Ni及其相应信度值Ci数据与其所在帧数一一对应保存；步骤S23、将在测评过程中预先规定的某一动作作为标志动作Sj，将每两个标志动作间的动作作为考生的测评动作Tk；步骤S24、根据任务要求选取每一个标志动作和测评动作区间中特定信度值Cth的一帧，将每一个动作的特定信度对应帧数FCth、动作名称Ni、特定信度值Cth保存；步骤S25、根据所保存的数据，在每一个特定信度值Cth对应帧的图片中标记出动作名称Ni、信度值Ci信息，其余非特定信度值帧则不显示动作名称信息，再按帧顺序将图片制成总测评视频Video保存。

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