[发明专利]基于深度学习网络的实验室人员行为识别方法和系统在审
| 申请号： | 202110498713.5 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113223221A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 杨安康;周海涛;付磊;成亮 | 申请（专利权）人： | 江苏跨网智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G07C9/25 | 分类号： | G07C9/25 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211106 江苏省南京市秣陵街*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习网络的实验室人员行为识别方法和系统，实验室人员行为识别系统包括视频识别服务器、中央控制服务器、权限管理服务器、多个网关、多个本地控制主机、报警设备、门禁闸机、设备电源和多组摄像头，视频识别服务器和权限管理服务器与中央控制服务器信号连接，中央控制服务器关联多个网关信号连接。本发明采用多层次、跨网络、模块化、开放式的架构，对于实验室进行全方面大数据监控，并智能控制区域内部的设备，管理协同人力资源，解决了以往实验室管理精细度低，缺乏行为监控与预判能力，适合于在流动人员大、角色权限管理复杂、管理人员资源有限等条件下的实验室中实现智能管理，提升整个实验室的智能管理水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 实验室 人员 行为 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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