工业巡检过程的监控和分析系统，采用机器视觉技术。

简介：
在工业巡检过程中，工作人员的行为与生产安全紧密相连，因此，巡检监测方法的研发已成为一个备受关注的研究热点。鉴于现有巡检监控分析方法依赖于人工判断且存在精度不足的缺陷，本文提出了一种基于机器视觉的工业现场巡检过程监控分析系统。该系统首先采用YOLOv3网络对视频流中的人员进行精确检测，随后，根据检测到的人员信息，运用人员行为分析技术，去除场景内的杂乱干扰并提取巡检人员的真实行为数据。最后，系统依据这些行为数据对巡检过程进行全面评估，并将评估结果存储到数据库并同时发布到网页端。为了验证系统的有效性，本文进行了多视角监控视频的实验研究。实验结果表明，所提出的系统能够在复杂的工业环境中准确地识别巡检人员并对其行为进行细致分析，同时能够满足实时处理的要求。本文的研究成果有望为工业巡检的智能化监测提供有益的借鉴和参考价值。