【摘 要】
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车间人员行为的智能识别对规范生产过程、保障安全生产、实现车间生产行为数字孪生模型的快速构建具有重要的现实意义。提出一种融合注意力机制的图卷积网络的生产行为识别方
【机 构】
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东南大学机械工程学院,南京理工大学机械工程学院,中国电子科技集团公司第二十九研究所,中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2020YFB1708400),国防基础科研重点资助项目(JCKY2020210B006,JCKY2017204B053),国防预先研究资助项目(41423010203)
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车间人员行为的智能识别对规范生产过程、保障安全生产、实现车间生产行为数字孪生模型的快速构建具有重要的现实意义。提出一种融合注意力机制的图卷积网络的生产行为识别方法,对数字孪生车间生产行为进行数字化描述和快速识别。构建了一种基于拓扑图结构的人员数字孪生体特征,以及一种基于图卷积网络的注意力图卷积网络模型,将数字孪生体特征输入注意力网络模型,实现了对车间生产行为的识别。实验结果表明,该方法在车间生产行为数据集NJUST-3D上取得了较好的识别准确率,能够支持生产行为数字孪生模型的高效构建。
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