Detección y clasificación de la actividad humana en vídeos en primera persona y tercera persona basada en aprendizaje automático

Un dispositivo analítico (200) para monitorear el mantenimiento en un sistema de ascensor realizado por un individuo que incluye: un procesador (282); y una memoria (284) que incluye instrucciones ejecutables por computadora que, cuando las ejecuta el procesador (282), hacen que el procesador (282)...

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Hauptverfasser: WANG, Guoqiang, BHATIA, Amit, TIWARI, Ankit, EL CHAMIE, Mahmoud, PINELLO, Claudio, CHIODO, Massimiliano L
Format: Patent
Sprache:spa
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Beschreibung
Zusammenfassung:Un dispositivo analítico (200) para monitorear el mantenimiento en un sistema de ascensor realizado por un individuo que incluye: un procesador (282); y una memoria (284) que incluye instrucciones ejecutables por computadora que, cuando las ejecuta el procesador (282), hacen que el procesador (282) realice operaciones, incluyendo las operaciones: capturar un primer flujo de video (310) usando una primera cámara de video (490a-d); extraer secuencias de al menos el primer flujo de vídeo (310); extraer características de las secuencias; y analizar, utilizando un modelo de memoria a largo plazo, la secuencia para determinar si el mantenimiento realizado en el sistema de ascensor por el individuo se realiza correctamente. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal) An analytics device (200) for monitoring maintenance on an elevator system performed by an individual including: a processor (282); and a memory (284) including computer-executable instructions that, when executed by the processor (282), cause the processor (282) to perform operations, the operations including: capturing a first video stream (310) using a first video camera (490a-d); extracting sequences from at least the first video stream (310); extracting features from the sequences; and analyzing, using a long short-term memory model, the sequence to determine whether the maintenance performed on the elevator system by the individual is performed correctly; wherein the long short-term memory model is trained by: obtaining training videos of individuals performing maintenance activities; labeling the training videos; extracting frames and clips from the training videos; extracting sequences from the frames and clips; and extracting features from the sequences to produce the long short-term memory model.