基于MindSpore的工业现场姿态识别技术及分布式数据管理应用

本项目响应政策引领，结合计算机视觉、分布式机器学习、信息安全等技术，推出出工业现场姿态识别及分布式数据管理系列应用，包括：基于立体（多视角）视觉的工人动作姿态识别及评价核心算法体系、基于主动学习和群智模式的工人动作姿态数据智能标注系统、面向产业集群技术共享的联邦学习技术部署框架三大部分。 具体技术实现上，首先，我们基于OpenPose与PoseResNet姿态识别算法，结合立体（多视角）视觉原理融合不同视角下的姿态识别信息，克服部分遮挡等复杂工业环境下影响姿态识别效果的实际问题，实现复杂工况下工人动作姿态的准确识别，同时结合动态时间规整 DTW实现工人操作动作标准程度评分监测与危险行为预警。 第二，针对工厂根据生产需求更新产线部署等可能长期影响算法运行环境的实际情况，我们通过构建分布式工人姿态数据群智标注平台，利用合理的激励机制，保证人工数据标注效率和质量，为项目核心算法迁移新场景、适应现有场景动态变化等，提供关键的数据标注技术保障。 第三，我们采用联邦学习框架实际部署系统，并结合同态加密技术，保证算法在各实体平台上运算时“可算不可见”，只共享模型算法，不共享商业隐私数据。