一种目标工作状态的识别方法及装置

专利主权项内容

1.一种目标工作状态的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：对采集到的视频流数据进行分帧处理，获得多帧视频图像；逐一标注所述多帧视频图像，针对处于标注阶段的当前帧视频图像，利用目标检测模型，对所述当前帧视频图像进行推理标注，在所述当前帧视频图像中标注出多个目标检测对象；针对于每个目标检测对象，利用该目标检测对象在所述当前帧视频图像中所表征出的位置状态数据，匹配出检测到该目标检测对象的多帧历史帧视频图像；利用卡尔曼滤波模型，通过分析该目标检测对象在所述多帧历史帧视频图像中的历史运动状态，预测出该目标检测对象在当前帧视频图像中的预测运动状态；通过确定该目标检测对象在所述当前帧视频图像中的卡尔曼增益系数，更新该目标检测对象的预测运动状态，跟踪确定该目标检测对象在当前帧视频图像中的实际运动状态；基于该目标检测对象在每帧视频图像中的实际运动状态，确定该目标检测对象在特定时间范围内是否存在异常工作状态。