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文档简介
一种可识别医疗废弃物盗取动作的方法及本发明公开了一种可识别医疗废弃物盗取2对经过预处理的视频进行距离估计，分析人体向转运车移动的距离，若识别出的异常接近行为，则进一步分析手臂的动作，如果手采用球形摄像头对医疗废弃物装卸区域进行全方位实时视频采集采用YOLOv5目标检测算法对画面进行实时处理，以9的置信度阈值识别出画面中的人通过目标跟踪算法持续跟踪作出异常接近行为的人员，获取后续的根据跟踪过程中手部的运动轨迹和夹角变化，判断出手臂从弯曲到结合手部运动轨迹和身体移动距离，判断该人员是否将预警信息和可疑人员的详细数据发送给监控人员，包括位置信息和手持物品的类系统自动保存可疑人员的视频截图和姿态分析数据，利用数据加密技术保证信息安3智能视觉分析模块，用于利用深度学习模型和实时处预警和数据传输模块，用于将预警信息和可疑人员的现如权利要求1_7中任一项所述的可识别医疗废弃物盗取动作的方法被处理器执行时，实现如权利要求1_7中任一项所述的可识别医疗废弃物盗取动作的方法4[0002]在医疗废弃物装卸区域的监控场景中，需要利用球形摄像头捕捉全方位实时视[0014]采用YOLOv5目标检测算法对画面进行实时处理，以9的置信度阈值识别出画面中5进行识别；[0031]预警和数据传输模块，用于将预警信息和可疑人员的详67采用YOLOv5目标检测算法对画面进行实时处理，以9的置信度阈值识别出画面中的人体目而确定出监控场景中的人员空间分布情况。对于检测到的每一个人体目标，后台采用伸展的动作；若2秒内手臂再从伸展状态变为弯曲状态，且手腕关键点位置低于肘部关键8[0068]具体的，若判断为存在疑似危险动作，分析结果将在5秒内传回至车载端智能模器接收到报警数据后，通过WebGL技术在三维场景中渲染事件发生的位置、人物动作等信9可识别医疗废弃物盗取动作的系统与上文描述的可识别医疗废弃物盗取动作的方法可相进行识别；[0079]预警和数据传输模块，用于将预警信息和可疑人员的详监控能力。该系统首先通过全景视频采集模块捕捉医疗废弃物装卸区域的全方位实时视上述实施例提供的可识别医疗废弃物盗取动作
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