特許 7545612 紡糸作業場の巡回検査方法、紡糸作業場の巡回検査装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-08-27

(45)【発行日】2024-09-04

(54)【発明の名称】紡糸作業場の巡回検査方法、紡糸作業場の巡回検査装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G08B 21/02 20060101AFI20240828BHJP

【ＦＩ】

G08B21/02

【請求項の数】 22

(21)【出願番号】P 2024106672

(22)【出願日】2024-07-02

【審査請求日】2024-07-02

(31)【優先権主張番号】202311248643.3

(32)【優先日】2023-09-26

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】523443995

【氏名又は名称】チョーチアン ヘンイー ペトロケミカル カンパニー，リミテッド

(73)【特許権者】

【識別番号】523446572

【氏名又は名称】チョーチアン シュアンツー ニュー マテリアルズ カンパニー，リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ポン ワン

(72)【発明者】

【氏名】イーポー チウ

(72)【発明者】

【氏名】ピン ホー

(72)【発明者】

【氏名】シエンタオ ポン

(72)【発明者】

【氏名】トン チアン

(72)【発明者】

【氏名】チュン フォン

【審査官】飯島 尚郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２２－１００８１６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２２－１７４６３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１８１２７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／００６６４８８（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１３７８０２２４（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｂ ２１／００－３１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

紡糸作業場の巡回検査方法であって、
前記紡糸作業場は第１方向に沿って配列された複数の紡糸ボックスを備え、前記複数の紡糸ボックスの一方の側に巡回検査通路を有し、巡回検査ロボットは前記複数の紡糸ボックスの動作状態を順次に検査するために、前記巡回検査通路において移動可能であり、
前記紡糸作業場の巡回検査方法は、
前記巡回検査ロボットが前記巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、前記巡回検査通路の第１画像情報を取得することであって、前記第１紡糸ボックスは前記複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、前記第１画像情報は前記巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである、ことと、
前記第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、前記複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定することであって、前記第２紡糸ボックスの検査順序は前記第１紡糸ボックスの検査順序より後である、ことと、
前記巡回検査ロボットが前記巡回検査通路における前記第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、前記巡回検査通路の第２画像情報を取得することであって、前記第２画像情報は前記巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ前記第２画像情報は前記第１画像情報における前記第１検査対象の位置する位置を含む画像である、ことと、
前記第１画像情報と前記第２画像情報とに基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することと、を含む、
紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項2】

前記第１画像情報に前記第１検査対象が含まれている場合に、前記複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定することは、
前記第１画像情報に前記第１検査対象が含まれている場合に、前記第１画像情報における前記第１検査対象の姿勢情報に基づいて、前記第１検査対象の目標検査等級を決定することと、
前記目標検査等級に基づいて、前記第２紡糸ボックスを決定することと、を含む、
請求項１に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項3】

前記第１画像情報における前記第１検査対象の姿勢情報に基づいて、前記第１検査対象の目標検査等級を決定することは、
人体姿勢予測モデルを用いて、前記第１画像情報を予測して、前記第１検査対象の前記姿勢情報及び前記姿勢情報の信頼度を得ることと、
前記姿勢情報及び前記姿勢情報の信頼度に基づいて、前記第１検査対象の検査スコアを決定することと、
前記検査スコア及び前記検査スコアと前記第１検査対象が危険な状態にある確率を示す検査等級との対応関係に基づいて、前記目標検査等級を決定することと、を含む、
請求項２に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項4】

前記目標検査等級に基づいて、前記第２紡糸ボックスを決定することは、
前記目標検査等級に基づいて、前記目標検査等級に対応する目標検査時間間隔を決定することと、
前記目標検査時間間隔に基づいて、前記第２紡糸ボックスを決定することと、を含む、
請求項２に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項5】

前記紡糸作業場の巡回検査方法は、
画像分割モデルを用いて、前記第１画像情報を分割して、第１分割結果を得ることと、
前記第１分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれている場合に、前記第１画像情
報における前記目標カテゴリーの検査対象を第１検査対象として決定することと、
前記画像分割モデルを用いて、前記第２画像情報を分割して、第２分割結果を得ることと、をさらに含み、
前記第１画像情報と前記第２画像情報とに基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することは、
前記第２分割結果に前記目標カテゴリーの検査対象が含まれている場合に、前記第２画像情報における前記目標カテゴリーの検査対象を第２検査対象として決定することと、
前記第１検査対象と前記第２検査対象とを比較して、前記第２検査対象と前記第１検査対象とは同一の対象であるか否かを示すための比較結果を得ることと、
比較結果に基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することと、を含む、
請求項１に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項6】

前記第１検査対象と前記第２検査対象とを比較して、比較結果を得ることは、
前記第１検査対象の第１識別情報を取得することと、
前記第２検査対象の第２識別情報を取得することと、
前記第１識別情報と前記第２識別情報とを比較して、前記比較結果を得ることと、を含む、
請求項５に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項7】

前記第１識別情報は、前記第１検査対象の第１人間顔画像を含み、
前記第２識別情報は、前記第２検査対象の第２人間顔画像を含み、
前記第１検査対象の第１識別情報を取得することは、
前記第１分割結果にカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像が含まれている場合に、前記第１人間顔画像を前記第１識別情報として決定することを含み、
前記第２検査対象の第２識別情報を取得することは、
前記第２分割結果にカテゴリーが人間の顔である第２人間顔画像が含まれている場合に、前記第２人間顔画像を前記第２識別情報として決定することを含む、
請求項６に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項8】

前記第１検査対象の第１識別情報を取得することは、
前記第１分割結果にカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像が含まれていない場合に、前記第１画像情報の第１撮影時刻と第１検査対象の目標位置情報とを決定することであって、前記目標位置情報は、前記第１検査対象に最も近い第３紡糸ボックスの番号情報であり、前記目標位置情報は、前記第１分割結果に基づいて得られたものであり、前記第３紡糸ボックスは前記複数の紡糸ボックスのうちの１つの紡糸ボックスである、ことと、
前記目標位置情報に基づいて、前記紡糸作業場における、前記目標位置情報による位置を撮影可能な第１撮像装置を決定することと、
前記第１撮像装置により前記第１撮影時刻に撮影した第１補助画像を取得することと、
前記第１補助画像に基づいて、前記第１人間顔画像を決定することと、をさらに含む、
請求項７に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項9】

前記第１検査対象と前記第２検査対象とを比較して、比較結果を得ることは、
前記第１検査対象の第１人間顔画像または前記第２検査対象の第２人間顔画像を取得できない場合に、前記第１検査対象の着衣における第１文字及び第２検査対象の着衣における第２文字を取得することをさらに含み、
前記第１検査対象の第１識別情報を取得することは、前記第１文字を前記第１識別情報として決定することを含み、
前記第２検査対象の第２識別情報を取得することは、前記第２文字を前記第２識別情報として決定することを含む、
請求項６に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項10】

前記第１検査対象の着衣における第１文字を取得することは、
前記第１分割結果に基づいて、前記第１画像情報における第１領域を決定することであって、前記第１領域は前記第１画像情報における前記第１検査対象の位置する領域である、ことと、
前記第１分割結果が、前記第１領域にカテゴリーが文字である第１局部画像が含まれていることを示す場合に、前記第１局部画像に基づいて前記第１文字を決定することと、を含む、
請求項９に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項11】

前記第１検査対象の着衣における第１文字を取得することは、
前記第１分割結果が、前記第１領域にカテゴリーが文字である第１局所画像が含まれていないことを示す場合に、前記第１画像情報の第１撮影時刻と、前記第１検査対象の目標位置情報とを決定することであって、前記目標位置情報は前記第１検査対象に最も近い第３紡糸ボックスの番号情報であり、前記目標位置情報は前記第１分割結果に基づいて得られたものであり、前記第３紡糸ボックスは前記複数の紡糸ボックスのうちの１つの紡糸ボックスである、ことと、
前記目標位置情報に基づいて、前記紡糸作業場における、前記目標位置情報による位置を撮影可能な第１撮像装置を決定することと、
前記第１撮像装置により前記第１撮影時刻に撮影した第１補助画像を取得することと、
前記第１補助画像に基づいて、前記第１文字を決定することと、をさらに含む、
請求項１０に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項12】

比較結果に基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することは、
前記比較結果が、前記第２検査対象と前記第１検査対象とが同一の対象であることを示す場合に、前記第１画像情報における、前記第１検査対象の位置する第１領域と、前記第２画像情報における、前記第２検査対象の位置する第２領域と、を決定することと、
前記第１領域と前記第２領域との間の類似度を決定することと、
前記類似度に基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することと、を含む、
請求項５に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項13】

前記類似度に基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することは、
前記類似度が類似度閾値を超えている場合に、前記第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定すると共に、第１警報情報を発信することと、
前記類似度が前記類似度閾値を超えていない場合に、前記第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することと、を含む、
請求項１２に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項14】

前記類似度が類似度閾値を超えている場合に、前記第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定することは、
前記類似度が類似度閾値を超えている場合に、前記第１検査対象の第１対象情報を決定することと、
前記第１対象情報に基づいて、前記第１検査対象が装着しているウェアラブルデバイスを決定することと、
前記ウェアラブルデバイスの、前記第１検査対象の現在のバイタルサイン指標を表すための現在の健康データを取得することと、
前記現在の健康データが予め設定された健康範囲を超えている場合に、前記第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定することと、を含む、
請求項１３に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項15】

前記第１領域と前記第２領域との間の類似度を決定することは、
人体姿勢予測モデルを用いて、前記第１画像情報における前記第１検査対象の各キーポイントの第１位置情報セットを得ることと、
前記人体姿勢予測モデルを用いて、前記第２画像情報における前記第２検査対象の各キーポイントの第２位置情報セットを得ることと、
前記第１位置情報セットと前記第２位置情報セットとに基づいて、前記類似度を決定することと、を含む、
請求項１２に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項16】

前記第１領域と前記第２領域との間の類似度を決定することは、
調整後の前記第１領域の最小取り囲み矩形枠のサイズが前記第２領域の最小取り囲み矩形枠のサイズと一致するように、前記第１領域のサイズを調整することと、
前記第２領域の輪郭と、調整後の前記第１領域の輪郭との間の類似度を決定することと、を含む、
請求項１３に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項17】

比較結果に基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することは、
前記比較結果が、前記第２検査対象と前記第１検査対象とが同一の対象でないことを示す場合に、前記第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することをさらに含む、
請求項５に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項18】

前記第１画像情報と前記第２画像情報とに基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定することは、
前記第２分割結果に前記目標カテゴリーの検査対象が含まれていない場合に、前記第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することをさらに含む、
請求項５に記載の紡糸作業場の巡回検査方法。

【請求項19】

紡糸作業場の巡回検査装置であって、
前記紡糸作業場は第１方向に沿って配列された複数の紡糸ボックスを備え、前記複数の紡糸ボックスの一方の側に巡回検査通路を有し、巡回検査ロボットは前記複数の紡糸ボックスの動作状態を順次に検査するために、前記巡回検査通路において移動可能であり、
前記紡糸作業場の巡回検査装置は、
前記巡回検査ロボットが前記巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、前記巡回検査通路の第１画像情報を取得するための第１取得ユニットであって、前記第１紡糸ボックスは前記複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、
前記第１画像情報は前記巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである、第１取得ユニットと、
前記第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、前記複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定するための第１決定ユニットであって、前記第２紡糸ボックスの検査順序は前記第１紡糸ボックスの検査順序より後である、第１決定ユニットと、
前記巡回検査ロボットが前記巡回検査通路における前記第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、前記巡回検査通路の第２画像情報を取得するための第２取得ユニットであって、前記第２画像情報は前記巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ前記第２画像情報は前記第１画像情報における前記第１検査対象の位置する位置を含む画像である、第２取得ユニットと、
前記第１画像情報と前記第２画像情報とに基づいて、前記第１検査対象の状態情報を決定するための第２決定ユニットと、を備える、
紡糸作業場の巡回検査装置。

【請求項20】

少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から請求項１８のいずれか１項に記載の方法を実行させる、
電子デバイス。

【請求項21】

コンピュータに請求項１から請求項１８のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項22】

コンピュータにおいて、プロセッサにより実行される、
請求項１から請求項１８のいずれか１項に記載の方法を実現するためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、コンピュータ技術分野に関し、特に自動制御、ディープラーニング技術分野に関し、具体的には紡糸作業場の巡回検査方法、紡糸作業場の巡回検査装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在、繊維糸を形成するために、繊維原料は紡糸作業場で生産加工される必要がある。しかし、紡糸作業場の温度が高く、作業者が作業中に熱中症で倒れるなどの体調不良を起こしやすく、安全上の危険性がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

本開示は、作業者の作業中に安全上の問題が発生する確率を低下させるために、紡糸作業場の巡回検査方法、紡糸作業場の巡回検査装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0004】

第１態様では、本開示は紡糸作業場の巡回検査方法を提供し、紡糸作業場は第１方向に沿って配列された複数の紡糸ボックスを備え、複数の紡糸ボックスの一方の側に巡回検査通路を有し、巡回検査ロボットは複数の紡糸ボックスの動作状態を順次に検査するために、巡回検査通路において移動可能であり、紡糸作業場の巡回検査方法は、
巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得することであって、第１紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、第１画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである、ことと、
第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定することであって、第２紡糸ボックスの検査順序は第１紡糸ボックスの検査順序より後である、ことと、
巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得することであって、第２画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ第２画像情報は第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像である、ことと、
第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することと、を含む。

【0005】

第２態様では、本開示は紡糸作業場の巡回検査装置を提供し、紡糸作業場は第１方向に沿って配列された複数の紡糸ボックスを備え、複数の紡糸ボックスの一方の側に巡回検査通路を有し、巡回検査ロボットは複数の紡糸ボックスの動作状態を順次に検査するために、巡回検査通路において移動可能であり、紡糸作業場の巡回検査装置は、
巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得するための第１取得ユニットであって、第１紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、第１画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである、第１取得ユニットと、
第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定するための第１決定ユニットであって、第２紡糸ボックスの検査順序は第１紡糸ボックスの検査順序より後である、第１決定ユニットと、
巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得するための第２取得ユニットであって、第２画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ第２画像情報は第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像である、第２取得ユニットと、
第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定するための第２決定ユニットと、を備える。

【0006】

第３態様では、本開示は電子デバイスを提供し、該デバイスは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
該メモリには、該少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実行させる。

【0007】

第４態様では、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。

【0008】

第５態様では、プロセッサにより実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実現するためのプログラムを提供する。

【0009】

本開示により提供された紡糸作業場の巡回検査方法、紡糸作業場の巡回検査装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムによれば、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得し、ここで、第１紡糸ボックスが複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、第１画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定し、且つ第２紡糸ボックスの検査順序は第１紡糸ボックスの検査順序より後であり、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得し、第２画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり且つ第２画像情報は第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像であり、第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定する。巡回検査ロボットが巡回検査プロセス中に巡回検査通路における作業者の状態情報を検査し、安全上の問題がある可能性のある作業者をタイムリーに発見することができ、これにより、作業者の作業中に安全上の問題が発生する確率を低下させ、安全上の危険性を低減させることに役立つ。

【0010】

ここに記載された内容は、本開示の実施例のキーポイントまたは重要な特徴を記述することを意図せず、また、本開示の範囲を制限することにも用いられないことを理解すべきである。本開示の他の特徴については、下記の明細書を通して理解を促す。

【図面の簡単な説明】

【0011】

添付図面において、別段の定めがない限り、複数の添付図面を通じて同一の図面符号は、同一または類似の構成部品または要素を示す。これらの添付図面は、必ずしも縮尺通りに描かれていない。これらの図面は、本開示により提供されるいくつかの実施例のみを示し、本開示の範囲を限定するものと見なされるべきではないことを理解すべきである。

【図1】本開示の一実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法の応用シナリオを示す概略図である。

【図2】本開示の一実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法のフローチャート概略図である。

【図3】本開示の別の実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法のフローチャート概略図である。

【図4】本開示の一実施例に係る紡糸作業場の巡回検査装置を示す概略ブロック図である。

【図5】本開示の実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法を実現するための電子デバイスのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面を参照して本開示についてさらに詳細に説明する。添付図面において、同一の図面符号は、同一または類似の要素を表す。また、添付図面において、実施例の様々な態様が示されているが、別段説明がない限り、これらの添付図面は、必ずしも縮尺通りに描かれていない。

【0013】

さらに、本開示をよりよく説明するために、以下の具体的な実施形態にて多くの具体的な詳細を記載している。当業者は、いくつかの詳細がなくても本開示は同様に実施され得ることを理解すべきである。いくつかの実施例では、本開示の主旨が明瞭となるように、当業者によく知られている方法、手段、構成要素、及び回路などは詳細に説明していない。

【0014】

本開示の実施例によって提供される紡糸作業場の巡回検査方法の理解を容易にするために、以下、本開示の実施例の関連技術について説明し、以下の関連技術は、任意の解決策として提供され、本開示の実施例の技術的解決策と任意に組み合わせることができ、それらはすべて本開示の実施例の保護範囲内に属する。

【0015】

関連技術では、紡糸作業場の温度が高く、作業員が作業場で作業中に高温のため熱中症で倒れやすいなど、安全上の危険性がある。

【0016】

上記の問題の少なくとも１つを解決するために、本発明は、紡糸作業場の巡回検査方法、装置、電子デバイス及び記憶媒体を提供し、巡回検査ロボットが巡回検査中に巡回検査通路における作業員の状態情報を検査することができ、これにより、安全上の問題がある可能性のある作業員をタイムリーに発見することができ、作業員の作業中に安全上の問題が発生する確率を低下させ、安全上の危険性を低減させる。

【0017】

本開示の実施例は、添付の図面に関連して以下に説明する。

【0018】

図１は、本開示の一実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法の応用シナリオを示す概略図である。図２は、本開示の一実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法のフローチャート概略図である。

【0019】

図１及び図２を参照すると、本開示の実施例では、紡糸作業場の巡回検査方法２００を提供し、紡糸作業場は、第１方向に沿って配列された複数の紡糸ボックス１２０を備え、且つ複数の紡糸ボックス１２０の一方の側に巡回検査通路１３０を有し、巡回検査ロボット１１０は複数の紡糸ボックス１２０の動作状態を順次に検査するために、巡回検査通路１３０において移動可能である。方法２００は、以下のステップＳ２０１からステップＳ２０４を含む。

【0020】

ステップＳ２０１では、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得し、ここで、第１紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、第１画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである。

【0021】

ステップＳ２０２では、第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定し、第２紡糸ボックスの検査順序は第１紡糸ボックスの検査順序より後である。

【0022】

ステップＳ２０３では、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得し、第２画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ第２画像情報は第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像である。

【0023】

ステップＳ２０４では、第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定する。

【0024】

紡糸ボックス１２０は、繊維糸の製造装置であってもよく、紡糸作業場において複数の紡糸ボックス１２０を有してもよく、図１には一列に並んだ紡糸ボックス１２０のみが示されているが、別の実施例では、紡糸作業場において複数の紡糸ボックス１２０がアレイ状に配置されてもよいことが理解され得る。紡糸ボックスの列の一方の側には、作業者が歩き回ることができる巡回検査通路１３０を有してもよい。

【0025】

巡回検査ロボットは関連技術における巡回検査が可能なロボットであってもよく、巡回検査ロボットが紡糸作業場で自由に移動するのを実現するためにその底部にＡＧＶ台車（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ、無人搬送車）を設置することができる。巡回検査ロボットには、多自由度の運動が可能なロボットアームが設けられてもよく、さらにカメラを搭載して、紡糸ボックスの故障の有無などの動作状態を検査することができる。作業状態の検査には、フィラメントのゆらぎ、フィラメントの断線、または経路上の異物の有無、紡糸口金のクリーニングの必要性、ガイドフック及びノズルに異常の有無などが含まれてもよい。

【0026】

第１方向は、図１における矢印方向であり、巡回検査ロボットは、当該第１方向に沿って巡回検査通路１３０において、第１号から第８号までの紡糸ボックス１２０を順次巡回検査し、第１紡糸ボックスを例として、巡回検査ロボットが第１号紡糸ボックスに対応する位置（例えば、紡糸ボックスの直正面）に移動したときに、第１号紡糸ボックスに対して動作状態の検査を行うことができる。

【0027】

方法２００は、巡回検査ロボットまたはサーバなどの紡糸作業場の管理システムに用いられ、巡回検査ロボットはサーバと通信接続されてもよい。巡回検査ロボットには、周囲の環境を撮影するカメラを備えていてもよい。具体的には、ステップＳ２０１において、巡回検査ロボットが第１紡績箱の第１位置に到達したときに、巡回検査通路１３０における第１画像情報をカメラで撮影することができる。ここで、第１紡糸ボックスは、複数の紡糸ボックスのうちの１つであってもよく、例えば、図１の第１号紡糸ボックスのような、紡糸ボックスの列における、検査順序が最も上位の紡糸ボックスであってもよい。第１位置は、当該第１紡糸ボックスの巡回検査位置、例えばその真正面の位置であってもよく、巡回検査ロボット１１０が当該位置に位置するときに、第１紡糸ボックスの動作状態を検査することができる。

【0028】

ステップＳ２０２において、第１画像情報に第１検査対象１４０が含まれているとは、第１画像情報に人体（すなわち作業者）が含まれていると解することができ、例えば画像認識等方法により、第１画像情報に人体が含まれているか否かを判定し、人体が含まれている場合、この作業者を第１検査対象とする。その後、複数の紡糸ボックス１２０の中から、第１紡糸ボックスとは異なる第２紡糸ボックスを決定することができる。第２紡糸ボックスの決定方法は様々であり、例えば、予め設定された撮影時間間隔、各紡糸ボックスの平均検査時間、及び第１紡糸ボックスの番号から第２紡糸ボックスの番号を算出し、例えば、第５号紡糸ボックスである。第２紡糸ボックスの検査順序は、第１紡糸ボックスの検査順序の後であることが理解され得る。

【0029】

ステップＳ２０３で、巡回検査ロボットが第２紡糸ボックスに到達すると、カメラで巡回検査通路の第２画像情報を撮影することができる。第１画像情報における第１検査対象が第８号紡糸ボックスの近傍にあると仮定すると、第２画像情報も当該第８号紡糸ボックスの近傍を撮影した画像であり、すなわち第２画像情報は、第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像であることが理解され得る。

【0030】

各紡糸ボックスには対応する紡糸ボックスの番号が設けられ、当該番号は紡糸ボックスの上に、あるいは紡糸ボックスの上面または側面の空間等に対応する位置に設けられることができることが理解され得る。第１画像情報において、第１検査対象に最も近い紡糸ボックスの第１番号を画像認識により決定することができ、撮影した第２画像情報において、当該第１番号の紡糸ボックスを探してその近傍の画像を撮影することにより、第１検査対象の位置を追跡しやすくなり、ひいては第１検査対象の状態情報を決定する。

【0031】

ステップＳ２０４では、第１画像情報及び第２画像情報を解析することにより、第１検査対象の安全な状態または危険な状態を反映し得る第１検査対象の状態情報を決定することができる。

【0032】

第２画像情報にも第１検査対象が含まれており、且つ第１画像情報と第２画像情報において第１検査対象の動作が変化していない場合に、第１検査対象が熱中症で倒れる危険な状態にある可能性があると考えられ、警報情報を発信して管理者に確認するように通知してもよいことが理解され得る。

【0033】

あるいは、第２画像情報に第１検査対象が含まれていなければ、第１検査対象が元の位置から離れたことを示すので、意識がはっきりしている健康な状態にあり、すなわち第１検査対象が安全な状態にあると考えられる。

【0034】

本実施例では、巡回検査ロボット１１０の巡回検査中に巡回検査通路における画像を撮影し、且つ第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、第２紡糸ボックスを決定し、巡回検査ロボットが第２紡糸ボックスに巡回検査したときに、第２画像情報を撮影し、第１画像情報及び第２画像情報により第１検査対象の状態情報を決定することができ、これにより、巡回検査通路における作業者の状態情報を検査することができ、安全上の問題がある作業者をタイムリーに発見することができ、作業者の作業中に安全上の問題が発生する確率を低下させ、安全上の危険性を低減させることができる。

【0035】

いくつかの実施例では、ステップＳ２０２において、第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定することは、
第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、第１画像情報における第１検査対象の姿勢情報に基づいて、第１検査対象の目標検査等級を決定することと、
目標検査等級に基づいて、第２紡糸ボックスを決定することと、を含む。

【0036】

第１検査対象の姿勢情報と検査等級との間には対応関係があってもよいことが理解され得る。例えば、姿勢情報は、立位姿勢、座位姿勢、横臥姿勢などに分類され、立位姿勢に対応する検査等級は低く、座位姿勢に対応する検査等級は中程度、横臥姿勢に対応する検査等級は高くすることができる。検査等級が高いほど、当該第１検査対象が危険な状態にある確率が高いことを示し、このとき、第１画像情報と第２画像情報間の撮影時間間隔（あるいは第１紡糸ボックスと第２紡糸ボックス間の番号の差）を小さく設定することができ、作業者の安全上の問題を早期に発見することができる。

【0037】

第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、第１検査対象の姿勢情報に基づいて、対応する検査等級、すなわち第１検査対象の目標検査等級を求め、その後、目標検査等級に基づいて、第２画像情報を撮影するときに巡回検査した第２紡糸ボックスを決定することができ、ひいては第２画像情報の撮影時刻を決定することができ、第２画像情報の撮影が遅れることで危険な状態にある作業員の救助時間が遅れる事態を回避し、作業員の安全上の問題を早期に発見することができる。

【0038】

いくつかの実施例では、第１画像情報における第１検査対象の姿勢情報に基づいて、第１検査対象の目標検査等級を決定することは、
人体姿勢予測モデルを用いて、第１画像情報を予測して、第１検査対象の姿勢情報及び姿勢情報の信頼度を得ることと、
姿勢情報及び姿勢情報の信頼度に基づいて、第１検査対象の検査スコアを決定することと、
検査スコア及び検査スコアと検査等級との対応関係に基づいて、目標検査等級を決定することと、を含む。

【0039】

人体姿勢予測モデルとしては、関連技術における、画像情報から人体の要部の位置座標を予測してから、人体の姿勢、すなわち姿勢情報を予測するニューラルネットワークなどであってもよい。

【0040】

人体姿勢予測モデルにより、第１画像情報における第１検査対象の姿勢情報と、その姿勢情報の信頼度とを決定することができる。

【0041】

本実施例では、姿勢情報の種類毎に基礎スコアを予め設定してもよい。例えば、姿勢情報は、立位姿勢、座位姿勢、横臥姿勢がそれぞれ１、５、１０のような異なる基礎スコアに対応するものを含んでもよい。基礎スコアを底数、姿勢情報の信頼度を指数として、累乗を求めることにより、当該第１検査対象の検査スコアを得る。

【0042】

検査スコアと検査等級との間には対応関係があってもよく、スコアが高いほど、現在の第１検査対象が危険な状態にある確率が高く、検査等級が高いほど、第１検査対象に注意を払う必要性が高いことを示す。測定スコアを決定することにより、目標検査等級を比較的正確に決定することができる。

【0043】

もちろん、本実施例では、姿勢情報に対して簡単な分類のみを行ったが、他の実施例では、姿勢情報に対してより詳細な分類を行ってもよい。

【0044】

いくつかの実施例では、目標検査等級に基づいて、第２紡糸ボックスを決定することは、目標検査等級に基づいて、目標検査等級に対応する目標検査時間間隔を決定することと、目標検査時間間隔に基づいて第２紡糸ボックスを決定することと、を含むことができる。

【0045】

検査等級は検査時間間隔で具現化することができ、検査等級と検査時間間隔との間の関係を予め設定することにより、目標検査等級により、対応する目標検査時間間隔を決定することができる。検査等級が高いほど、目標時間間隔が大きくなり、目標時間間隔は第１画像情報と第２画像情報間の撮影時間間隔であることが理解され得る。これにより、第２紡糸ボックスを正確かつ容易に特定することに役立つ。

【0046】

いくつかの実施例では、以下のステップＳ３０１からステップＳ３０９までのステップを含む紡糸作業場の巡回検査方法３００を提供する。

【0047】

ステップＳ３０１では、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得し、ここで、第１紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、第１画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである。

【0048】

ステップＳ３０２では、画像分割モデルを用いて、第１画像情報を分割して、第１分割結果を得る。

【0049】

ステップＳ３０３では、第１分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれている場合に、第１画像情報における目標カテゴリーの検査対象を第１検査対象として決定する。

【0050】

ステップＳ３０４では、第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定し、第２紡糸ボックスの検査順序は第１紡糸ボックスの検査順序より後である。

【0051】

ステップＳ３０５では、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得し、第２画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ第２画像情報は第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像である。

【0052】

ステップＳ３０６では、画像分割モデルを用いて、第２画像情報を分割して、第２分割結果を得る。

【0053】

ステップＳ３０７では、第２分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれている場合に、第２画像情報における目標カテゴリーの検査対象を第２検査対象として決定する。

【0054】

ステップＳ３０８では、第１検査対象と第２検査対象とを比較して、第２検査対象と第１検査対象とは同一の対象であるか否かを示すための比較結果を得る。

【0055】

ステップＳ３０９では、比較結果に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定する。

【0056】

ここで、ステップＳ３０１、ステップＳ３０４及びステップＳ３０５は、上述のステップＳ２０１からＳ２０３にそれぞれ対応し、具体的には上述の実施例を参照することができ、ここでは繰り返し説明しない。

【0057】

ステップＳ３０７からステップＳ３０９は、上述のステップＳ２０４をさらに詳細化したものであり、即ち、ステップＳ２０４は、具体的にはステップＳ３０７からステップＳ３０９を含むことができる。

【0058】

ステップＳ３０２では、画像分割モデルによって、第１画像情報を分割することができる。画像分割モデルは、領域ラベルに基づいて画像を分割することができ、例えば、セグメント何でも（Ｓｅｇｍｅｎｔ Ａｎｙｔｈｉｎｇ）モデルを用いて画像を細かく分割することができ、画像における各領域及び各領域に対応するカテゴリーラベルを得ることができる。

【0059】

画像分割モデルによって第１画像情報を分割することにより、第１画像情報における複数の領域画像及び各領域画像に対応するカテゴリーを得ることができ、すなわち第１分割結果を得ることができる。

【0060】

ステップＳ３０３では、第１分割結果から目標カテゴリーの検査対象を求めることができる。目標カテゴリーは人体であってもよく、第１分割結果にカテゴリーラベルが人体である領域画像が存在する場合に、この領域画像に対応する作業者（すなわち検査対象）を第１検査対象とすることができる。

【0061】

ステップＳ３０６の分割方法は、ステップＳ３０２と類似し、具体的にはステップＳ３０２を参照することができ、第２画像情報を画像分割して、第２分割結果を得ることができる。

【0062】

ステップＳ３０７の決定方法は、ステップＳ３０３と類似し、具体的にはステップＳ３０３を参照することができ、第２分割結果にカテゴリーラベルが人体である領域画像が存在する場合、この領域画像に対応する作業者を第２検査対象とすることができる。

【0063】

ステップＳ３０８では、第１検査対象と第２検査対象物とを比較して、比較結果を得ることができる。比較結果は、両者が同一の対象であるか否か、すなわち同一の作業者であるか否かを決定することに用いられる。

【0064】

ステップＳ３０９では、ステップＳ３０８の比較結果に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することができる。

【0065】

本実施例では、画像分割モデルによって第１画像情報及び第２画像情報を分割することができ、これによって、画像において作業者が含まれているか否かを正確に判定することができ、その後の第１検査対象と第２検査対象との比較に役立つ。

【0066】

いくつかの実施例では、ステップＳ３０８において、第１検査対象と第２検査対象とを比較して、比較結果を得ることは、
第１検査対象の第１識別情報を取得することと、
第２検査対象の第２識別情報を取得することと、
第１識別情報と第２識別情報とを比較して、比較結果を得ることと、を含む。

【0067】

第１識別情報は、人間の顔や作業者の着衣における従業員番号などであってもよく、第１識別情報を比較することにより、第１検査対象と第２検査対象物とが同一の対象であるか否かを決定することができる。

【0068】

いくつかの実施例では、第１識別情報は、第１検査対象の第１人間顔画像を含み、第２識別情報は、第２検査対象の第２人間顔画像を含む。上述の方法における第１検査対象の第１識別情報を取得することは、第１分割結果にカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像が含まれている場合に、第１人間顔画像を第１識別情報として決定することを含む。

【0069】

上記方法における第２検査対象の第２識別情報を取得することは、第２分割結果にカテゴリーが人間の顔である第２人間顔画像が含まれている場合に、第２人間顔画像を第２識別情報として決定することを含む。

【0070】

セグメント何でもモデルのような画像分割モデルは、人体が存在する領域を正確に識別できることに加えて、人体における領域を正確に分割することができ、例えば、人間の顔領域を抽出する。

【0071】

もちろん、第１分割結果は、画像分割モデルを用いて複数回分割した結果を含んでもよい。例えば、先に第１画像情報を分割して第１検査対象が存在する領域画像を抽出し、その後、再度画像分割モデルを用いて当該領域画像に対して二次分割を行って、人体におけるカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像を得、且つ第１人間顔画像を第１識別情報とする。

【0072】

同様に、第２識別情報の抽出方法は、第１識別情報の抽出方法と類似し、ここでは繰り返し説明しない。

【0073】

人間顔画像を識別情報とすることにより、第１検査対象と第２検査対象物とが同一人物であるか否かを正確に判定することができる。

【0074】

別の実施例では、第１検査対象の第１識別情報を取得することは、
第１分割結果にカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像が含まれていない場合に、第１画像情報の第１撮影時刻と第１検査対象の目標位置情報とを決定することであって、目標位置情報は、第１検査対象に最も近い第３紡糸ボックスの番号情報であり、目標位置情報は、第１分割結果に基づいて得られたものであり、第３紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つの紡糸ボックスである、ことと、
目標位置情報に基づいて、紡糸作業場における、目標位置情報による位置を撮影可能な第１撮像装置を決定することと、
第１撮像装置により第１撮影時刻に撮影した第１補助画像を取得することと、
第１補助画像に基づいて、第１人間顔画像を決定することと、をさらに含む。

【0075】

本実施例では、第１分割結果に人間の顔が含まれていない場合に、すなわち、第１画像情報から第１検査対象の第１人間顔画像を抽出できない場合に、第１分割結果に基づいて第１検査対象の近傍に最も近い紡糸ボックスの番号情報を求めることができる。例えば、図１に示すように、作業者が第８号紡糸ボックスの近傍に位置し、第１画像情報には第８号紡糸ボックスの番号が撮影されていることができ、画像分割により、当該紡糸ボックスの領域及び当該領域に番号情報を得ることができ、すなわち、第１検査対象に最も近い紡糸ボックスの番号情報を決定することができる。

【0076】

その後、当該番号情報を第１検査対象の位置情報とし、当該位置を撮影可能な、紡糸作業場における第１撮像装置を呼び出すことができる。第１撮像装置は、作業場の天井等の位置に設置された撮像装置であってもよい。

【0077】

第１撮影装置による撮影画像に基づいて、第１画像情報が撮影された第１撮影時刻に対応する画像フレーム（第１補助画像）を探し出すことができ、当該画像フレームに基づいて第１人間顔画像を抽出することができる。

【0078】

第１撮影装置により、異なる角度から第１検査対象の人間顔画像を取得することができ、第１検査対象の第１人間顔画像を正確に抽出することに役立つ。

【0079】

第２画像情報の第２分割結果に第２人間顔画像が含まれていない場合に、上述の方法にしたがって、紡糸作業場における撮像装置を用いて、異なる角度から撮影された第２人間顔画像を探し出すこともできる。

【0080】

図３は、本開示の別の実施例に係る紡糸作業場の巡回検査方法のフローチャート概略図である。図３を参照すると、いくつかの実施例では、ステップＳ３０８において、第１検査対象と第２検査対象とを比較して、比較結果を得ることは、
第１検査対象の第１人間顔画像または第２検査対象の第２人間顔画像を取得できない場合、第１検査対象の着衣における第１文字及び第２検査対象の着衣における第２文字を取得することをさらに含み、
第１検査対象の第１識別情報を取得することは、第１文字を第１識別情報として決定することを含み、
第２検査対象の第２識別情報を取得することは、第２文字を第２識別情報として決定することを含む。

【0081】

なお、各作業者の作業服には、この作業者の氏名や従業員番号が設けられてもよいことが理解され得る。上述の方法により第１人間顔画像や第２人間顔画像を取得できない場合に、作業者の着衣における文字（例えば、氏名や従業員番号）を識別情報として取得することにより、身元を決定することができる。

【0082】

いくつかの実施例では、第１検査対象の着衣における第１文字を取得することは、
第１分割結果に基づいて、第１画像情報における第１領域を決定することであって、第１領域は第１画像情報における第１検査対象の位置する領域である、ことと、
第１分割結果が、第１領域にカテゴリーが文字である第１局部画像が含まれていることを示す場合に、第１局部画像に基づいて第１文字を決定することと、を含む。

【0083】

本実施例では、第１分割結果には第１検査対象が位置する第１領域が含まれることができ、目標カテゴリーにより、当該第１領域を正確に抽出することができる。

【0084】

そして、当該第１領域に対して二次画像分割し、当該第１領域にはカテゴリーラベルが文字であるカテゴリーが含まれている場合に、文字に対応する第１局所画像を抽出し、文字認識等により、その対応する第１文字を決定してもよい。

【0085】

第１文字によって、第１検査対象の身元情報を正確に判定することができる。

【0086】

いくつかの実施例では、第１検査対象の着衣における第１文字を取得することは、
第１分割結果が、第１領域にカテゴリーが文字である第１局所画像が含まれていないことを示す場合に、第１画像情報の第１撮影時刻と、第１検査対象の目標位置情報とを決定することであって、目標位置情報は第１検査対象に最も近い第３紡糸ボックスの番号情報であり、目標位置情報は第１分割結果に基づいて得られたものであり、第３紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つの紡糸ボックスである、ことと、
目標位置情報に基づいて、紡糸作業場における、目標位置情報による位置を撮影可能な第１撮像装置を決定することと、
第１撮像装置により第１撮影時刻に撮影した第１補助画像を取得することと、
第１補助画像に基づいて、第１文字を決定することと、をさらに含む。

【0087】

本実施例では、第１画像情報により第１文字を決定できない場合、第１分割結果に基づいて第１検査対象の近傍に最も近い紡糸ボックスの番号情報を求めることができる。例えば、図１に示すように、作業者が第８号紡糸ボックスの近傍に位置し、第１画像情報において第８号紡糸ボックスの番号を撮影することができ、画像分割により、この紡糸ボックスの領域及び当該領域における番号情報を得ることができ、すなわち、第１検査対象に最も近い紡糸ボックスの番号情報を決定することができる。

【0088】

そして、当該番号情報を第１検査対象の位置情報とし、当該位置を撮影可能な、紡糸作業場における第１撮像装置を呼び出すことができる。第１撮像装置は、作業場の天井等の位置に設置された撮像装置であってもよい。

【0089】

第１撮影装置による撮影画像に基づいて、第１画像情報が撮影された第１撮影時刻に対応する画像フレーム（第１補助画像）を探し出すことができ、当該画像フレームに基づいて第１文字を抽出することができる。具体的には、画像分割及び画像認識技術を用いて、第１文字を認識する。

【0090】

第１撮影装置により、異なる角度から第１検査対象に対応する第１文字を取得することができ、第１検査対象の身元情報を決定することに役立つ。

【0091】

同様に、第２検査対象に対応する第２文字は、上記の各実施例の類似の方法で決定されてもよい。

【0092】

上述の実施例に基づいて、ステップＳ３０９は、比較結果に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することは、
比較結果が、第２検査対象と第１検査対象とが同一の対象であることを示す場合に、第１画像情報における、第１検査対象の位置する第１領域と、第２画像情報における、第２検査対象の位置する第２領域と、を決定することと、
第１領域と第２領域との間の類似度を決定することと、
類似度に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することと、を含む。

【0093】

第１領域及び第２領域は、いずれも分割結果から抽出された、カテゴリーが人体である局所領域であってもよい。

【0094】

第１検査対象と第２検査対象とが同一の対象である場合に、第１領域と第２領域との類似度を算出することにより、作業者の位置や姿勢が変化しているか否かを判定することができ、さらに、第１検査対象の状態情報を取得することができることが理解され得る。

【0095】

いくつかの実施例では、類似度に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することは、
類似度が類似度閾値を超えている場合に、第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定すると共に、第１警報情報を発信することと、
類似度が類似度閾値を超えていない場合に、第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することと、を含む。

【0096】

類似度が類似度閾値を超えていれば、第１検査対象の位置や姿勢が変化していない確率が高いことを示し、第１検査対象が危険な状態にある可能性があると決定し、この場合、管理者に第１警報情報を発信して、当該作業者を確認するように通知して、作業者の危険な状況をタイムリーに発見することができる。

【0097】

逆に、類似度が閾値以下であれば、第１検査対象の位置や姿勢が変化した確率が高いことを示し、第１検査対象が安全な状態にあると決定する。

【0098】

いくつかの実施例では、類似度が類似度閾値を超えている場合に、第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定することは、
類似度が類似度閾値を超えている場合に、第１検査対象の第１対象情報を決定することと、
第１対象情報に基づいて、第１検査対象が装着しているウェアラブルデバイスを決定することと、
ウェアラブルデバイスの、第１検査対象の現在のバイタルサイン指標を表すための現在の健康データを取得することと、
現在の健康データが予め設定された健康範囲を超えている場合に、第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定することと、を含む。

【0099】

作業者が紡糸作業場で作業する際に、スマートブレスレットなどのウェアラブルデバイスを着用することができることが理解され得る。ウェアラブルデバイスは作業者の血圧や体温、心拍数などの健康データを検知することができる。

【0100】

本実施例では、類似度が類似度閾値を超えた場合に、例えば、従業員番号や氏名等第１検査対象の身元識別子である第１対象情報を決定してもよい。第１対象情報の取得方法は、第１識別情報の取得方法を参照することができ、第１対象情報が氏名である場合に、まず第１識別情報における第１人間顔画像を取得し、その後、従業員の入力した人間顔画像と氏名との対応データに基づいて、第１対象情報を得ることができる。

【0101】

第１識別情報が第１文字であり、第１文字が従業員番号である場合に、取得した第１識別情報を第１対象情報とすることができる。

【0102】

そして、第１対象情報により、当該第１検査対象に対応するウェアラブルデバイスを決定し、さらにウェアラブルデバイスから現在の健康データを取得し、予め設定された健康範囲を超えていれば、例えば血圧、体温、心拍数等のいずれかが予め設定された健康範囲を超えていれば、第１検査対象は危険な状態にあるとみなすことができる。全ての健康データが予め設定された健康範囲内であれば、第１検査対象は安全な状態にあると考えられる。

【0103】

本実施例では、ウェアラブルデバイスにより第１検査対象の現在のバイタルサイン状態をさらに決定することは、状態情報の判定の精度に役立つ。

【0104】

いくつかの実施例では、第１領域と第２領域との間の類似度を決定することは、
人体姿勢予測モデルを用いて、第１画像情報における第１検査対象の各キーポイントの第１位置情報セットを得ることと、
人体姿勢予測モデルを用いて、第２画像情報における第２検査対象の各キーポイントの第２位置情報セットを得ることと、
第１位置情報セットと第２位置情報セットとに基づいて、類似度を決定することと、を含む。

【0105】

本実施例では、第１領域と第２領域との類似度は、第１画像情報における第１検査対象の姿勢情報と第２検査対象の姿勢情報との類似度によって表されることができる。

【0106】

具体的には、人体姿勢検査モデルによって、第１検査対象における各キーポイントの第１位置情報セットを得ることができる。ここで、各キーポイントは、人体の各キーポイントであってもよく、たとえば、鼻、左目、右目、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左手首、右手首、左股、右股、左膝、右膝、左足首、右足首などのキーポイント部位を含むことができる。

【0107】

同様に、第２画像情報における第２検査対象の各キーポイントの位置を、人体姿勢予測モデルを用いて予測し、第２位置情報セットを取得することができる。

【0108】

そして、位置情報セットに基づいて比較することができ、例えば、位置情報セットを利用して人体の姿勢を再構築し、その後、２つの姿勢間の類似度を比較することによって、類似度を得ることができる。

【0109】

人体のキーポイントにより、第１検査対象の姿勢が変化したか否かを正確に決定することができる。

【0110】

いくつかの実施例では、第１領域と第２領域との間の類似度を決定することは、調整後の第１領域の最小取り囲み矩形枠のサイズが第２領域の最小取り囲み矩形枠のサイズと一致するように、第１領域のサイズを調整することと、第２領域の輪郭と、調整後の第１領域の輪郭との間の類似度を決定することと、を含む。

【0111】

本実施例では、第１画像情報における人体の第１領域と、第２画像情報における人体の第２領域とを切り取り、スケーリング処理により第１領域と第２領域のサイズを調整することで、両者の最小取り囲み矩形枠のサイズが一致するようにしてから、輪郭間の類似度を比較して、第１領域と第２領域との類似度とする。

【0112】

撮影角度の微妙な変化に応じて、第１画像情報における人体と第２画像情報における人体のサイズが拡大または縮小され、サイズ調整によって両者を比較的に一致したサイズにすることができ、状態情報の結果の正確性に役立つ。

【0113】

また、撮影角度によっては、作業者の位置が変わらなくても、２つの画像情報における人体が１００%類似するとは限らない。このとき、撮影時間間隔の範囲に応じて、カメラの角度の変化の度合いを決定し、さらに類似度閾値を決定し、例えば変化の度合いが大きいほど設定される類似度閾値を低く設定し、例えば７０%程度にすれば、より合理的な状態情報の判定結果を得ることができる。

【0114】

いくつかの実施例では、ステップＳ３０９では、比較結果に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することは、比較結果が、第２検査対象と第１検査対象とが同一の対象でないことを示す場合に、第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することをさらに含む。

【0115】

第１検査対象と第２検査対象物とが同一の対象でない場合に、巡回検査ロボットの巡回検査中に第１検査対象が元の位置から離れたと決定できるので、第１検査対象が活動状態にあることを示し、第１検査対象は熱中症で倒れる状態に陥っていない安全な状態にあると決定することができる。

【0116】

また、第１検査対象の状態情報または第１画像情報に人体が含まれていないと決定した場合に、予め設定された再開時間、例えば１０分に基づいて上記の巡回検査方法を再実行することにより、巡回検査中に巡回検査通路を継続的に検査し、危険な状態にある作業者をタイムリーに発見することができる。

【0117】

いくつかの実施例では、ステップＳ２０４では、第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することは、第２分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれていない場合に、第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することをさらに含む。

【0118】

第２画像情報に人体が含まれていない場合に、巡回検査ロボットの巡回検査中に第１検査対象が元の位置から離れたことを示し、安全な状態にあると決定することもできる。

【0119】

図４は、本開示の一実施例に係る紡糸作業場の巡回検査装置の概略ブロック図である。図４を参照すると、本発明の実施例は、紡糸作業場の巡回検査装置４００を提供し、紡糸作業場は第１方向に沿って配列された複数の紡糸ボックスを備え、複数の紡糸ボックスの一方の側に巡回検査通路を有し、巡回検査ロボットは複数の紡糸ボックスの動作状態を順次に検査するために、巡回検査通路において移動可能であり、紡糸作業場の巡回検査装置４００は、
巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得するための第１取得ユニットであって、第１紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つであり、第１画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものである、第１取得ユニット４０１と、
第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定するための第１決定ユニットであって、第２紡糸ボックスの検査順序は第１紡糸ボックスの検査順序より後である、第１決定ユニット４０２と、
巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得するための第２取得ユニットであって、第２画像情報は巡回検査ロボットにより撮影して得られたものであり、且つ第２画像情報は第１画像情報における第１検査対象の位置する位置を含む画像である、第２取得ユニット４０３と、
第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定するための第２決定ユニット４０４と、を備える。

【0120】

いくつかの実施例では、第１決定ユニット４０２は、第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、第１画像情報における第１検査対象の姿勢情報に基づいて、第１検査対象の目標検査等級を決定することと、目標検査等級に基づいて、第２紡糸ボックスを決定することと、に用いられる。

【0121】

いくつかの実施例では、第１決定部４０２は、人体姿勢予測モデルを用いて、第１画像情報を予測して、第１検査対象の姿勢情報及び姿勢情報の信頼度を得ることと、姿勢情報及び姿勢情報の信頼度に基づいて、第１検査対象の検査スコアを決定することと、検査スコア及び検査スコアと検査等級との対応関係に基づいて、目標検査等級を決定することと、に用いられる。

【0122】

いくつかの実施例では、第１決定ユニット４０２は、目標検査等級に基づいて、目標検査等級に対応する目標検査時間間隔を決定することと、目標検査時間間隔に基づいて、第２紡糸ボックスを決定することと、に用いられる。

【0123】

いくつかの実施例では、装置４００は、
画像分割モデルを用いて、第１画像情報を分割して、第１分割結果を得るための第１分割ユニットと、
第１分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれている場合に、第１画像情報における目標カテゴリーの検査対象を第１検査対象として決定するための第３決定ユニットと、

【0124】

画像分割モデルを用いて、第２画像情報を分割して、第２分割結果を得るための第２分割ユニットと、をさらに備え、
第２決定ユニット４０４は、第２分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれている場合に、第２画像情報における目標カテゴリーの検査対象を第２検査対象として決定することと、
第１検査対象と第２検査対象とを比較して、第２検査対象と第１検査対象とは同一の対象であるか否かを示すための比較結果を得ることと、
比較結果に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することと、に用いられる。

【0125】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、第１検査対象の第１識別情報を取得することと、第２検査対象の第２識別情報を取得することと、第１識別情報と第２識別情報とを比較して、比較結果を得ることと、にさらに用いられる。

【0126】

いくつかの実施例では、第１識別情報は、第１検査対象の第１人間顔画像を含み、第２識別情報は、第２検査対象の第２人間顔画像を含み、第１決定ユニット４０２は、第１分割結果にカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像が含まれている場合に、第１人間顔画像を第１識別情報として決定することにさらに用いられ、第１決定ユニット４０２は、第２分割結果にカテゴリーが人間の顔である第２人間顔画像が含まれている場合に、第２人間顔画像を第２識別情報として決定することにさらに用いられる。

【0127】

いくつかの実施例では、第１決定ユニット４０２は、第１分割結果にカテゴリーが人間の顔である第１人間顔画像が含まれていない場合に、第１画像情報の第１撮影時刻と第１検査対象の目標位置情報とを決定することであって、目標位置情報は、第１検査対象に最も近い第３紡糸ボックスの番号情報であり、目標位置情報は、第１分割結果に基づいて得られたものであり、第３紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つの紡糸ボックスである、ことと、目標位置情報に基づいて、紡糸作業場における、目標位置情報による位置を撮影可能な第１撮像装置を決定することと、第１撮像装置により第１撮影時刻に撮影した第１補助画像を取得することと、第１補助画像に基づいて、第１人間顔画像を決定することと、にさらに用いられる。

【0128】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、第１検査対象の第１人間顔画像または第２検査対象の第２人間顔画像を取得できない場合に、第１検査対象の着衣における第１文字及び第２検査対象の着衣における第２文字を取得することと、第１文字を第１識別情報として決定することと、第２文字を第２識別情報として決定することと、にさらに用いられる。

【0129】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、第１分割結果に基づいて、第１画像情報における第１領域を決定することであって、第１領域は第１画像情報における第１検査対象の位置する領域である、ことと、第１分割結果が、第１領域にカテゴリーが文字である第１局部画像が含まれていることを示す場合に、第１局部画像に基づいて第１文字を決定することと、に用いられる。

【0130】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、第１分割結果が、第１領域にカテゴリーが文字である第１局所画像が含まれていないことを示す場合に、第１画像情報の第１撮影時刻と、第１検査対象の目標位置情報とを決定することであって、目標位置情報は第１検査対象に最も近い第３紡糸ボックスの番号情報であり、目標位置情報は第１分割結果に基づいて得られたものであり、第３紡糸ボックスは複数の紡糸ボックスのうちの１つの紡糸ボックスである、ことと、目標位置情報に基づいて、紡糸作業場における、目標位置情報による位置を撮影可能な第１撮像装置を決定することと、第１撮像装置により第１撮影時刻に撮影した第１補助画像を取得することと、第１補助画像に基づいて、第１文字を決定することと、にさらに用いられる。

【0131】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、比較結果が、第２検査対象と第１検査対象とが同一の対象であることを示す場合に、第１画像情報における、第１検査対象の位置する第１領域と、第２画像情報における、第２検査対象の位置する第２領域と、を決定することと、第１領域と第２領域との間の類似度を決定することと、類似度に基づいて、第１検査対象の状態情報を決定することと、にさらに用いられる。

【0132】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、類似度が類似度閾値を超えている場合に、第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定すると共に、第１警報情報を発信することと、類似度が類似度閾値を超えていない場合に、第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することと、にさらに用いられる。

【0133】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、類似度が類似度閾値を超えている場合に、第１検査対象の第１対象情報を決定することと、第１対象情報に基づいて、第１検査対象が装着しているウェアラブルデバイスを決定することと、ウェアラブルデバイスの、第１検査対象の現在のバイタルサイン指標を表すための現在の健康データを取得することと、現在の健康データが予め設定された健康範囲を超えている場合に、第１検査対象の状態情報が危険状態であると決定することと、にさらに用いられる。

【0134】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、人体姿勢予測モデルを用いて、第１画像情報における第１検査対象の各キーポイントの第１位置情報セットを得ることと、人体姿勢予測モデルを用いて、第２画像情報における第２検査対象の各キーポイントの第２位置情報セットを得ることと、第１位置情報セットと第２位置情報セットとに基づいて、類似度を決定することと、にさらに用いられる。

【0135】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、調整後の第１領域の最小取り囲み矩形枠のサイズが第２領域の最小取り囲み矩形枠のサイズと一致するように、第１領域のサイズを調整することと、第２領域の輪郭と、調整後の第１領域の輪郭との間の類似度を決定することと、にさらに用いられる。

【0136】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、比較結果が、第２検査対象と第１検査対象とが同一の対象でないことを示す場合に、第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することにさらに用いられる。

【0137】

いくつかの実施例では、第２決定ユニット４０４は、第２分割結果に目標カテゴリーの検査対象が含まれていない場合に、第１検査対象の状態情報が安全状態であると決定することにさらに用いられる。

【0138】

本開示の実施例における装置の各モジュール、サブモジュールの具体的な機能及び例示的な説明は、上記方法の実施例における対応するステップの関連説明を参照することができ、ここでは繰り返し述べない。

【0139】

本開示の実施例により提供される電子デバイスは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
該メモリには、該少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実行させる。
本開示の実施例では、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
本開示の実施例では、プログラムを提供し、該プログラムは、プロセッサにより実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実現する。
図５は本開示の一実施例による電子デバイスの構造ブロック図である。図５に示すように、該電子デバイスはメモリ５１０とプロセッサ５２０とを含み、メモリ５１０にはプロセッサ５２０で実行可能なコンピュータプログラムが記憶される。メモリ５１０及びプロセッサ５２０の数は、１つ又は複数であり得る。メモリ５１０は、１つ又は複数のコンピュータプログラムを記憶することができ、該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、該電子デバイスによって実行されると、該電子デバイスに上記の方法の実施例により提供される方法を実行させる。該電子デバイスはさらに以下を含むことができる。通信インターフェース５３０は、外部デバイスと通信し、データのインタラクション・伝送を行うことに用いられる。

【0140】

メモリ５１０、プロセッサ５２０、及び通信インターフェース５３０が独立して実装される場合、メモリ５１０、プロセッサ５２０、及び通信インターフェース５３０は、バスを介して互いに接続され、相互間の通信を行うことができる。該バスは、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒaｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バス、又はＥＩＳＡ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バスなどであり得る。該バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分類することができる。説明を容易にするために、図５に一本の太線のみで示すが、一本のバス又は一種類のバスのみを示すものではない。

【0141】

任意選択で、具体的な実装形態では、メモリ５１０、プロセッサ５２０、及び通信インターフェース５３０が１つのチップ上に集積される場合、メモリ５１０、プロセッサ５２０、及び通信インターフェース５３０は、内部インターフェースを介して相互間の通信を行うことができる。

【0142】

上記プロセッサは中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎg Ｕｎｉｔ，ＣＰＵ）であってもよく、さらに他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉgｉｔａｌ Ｓｉgｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎg，ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅgｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ，ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏgｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ，ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブルロジックデバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタロジックデバイス、ディスクリートハードウェアアセンブリ等であってもよいことを理解されたい。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ又は任意の従来のプロセッサなどであり得る。なお、プロセッサは、Ａｄｖａｎｃｅｄ ＲＩＳＣ Ｍａｃｈｉｎｅｓ（ＡＲＭ）アーキテクチャをサポートするプロセッサであり得る。

【0143】

さらに、選択的に、上記メモリは読み出し専用メモリ及びランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに不揮発性ランダムアクセスメモリを含んでもよい。該メモリは、揮発性メモリ又は不揮発性メモリのいずれかであり得るか、あるいは揮発性メモリと不揮発性メモリの両方を含み得る。ここで、不揮発性メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏgｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）、又はフラッシュメモリを含むことができる。揮発性メモリは、外部キャッシュとして機能するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ，ＲＡＭ）を含むことができる。限定ではなく例として、多くの形態のＲＡＭが利用可能である。例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ，ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ，ＤＲＡＭ）、シナリオクロナスＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ，ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｄａｔｅ ＳＤＲＡＭ，ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＳＤＲＡＭ，ＥＳＤＲＡＭ）、シナリオクリンクＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ ＤＲＡＭ，ＳＬＤＲＡＭ）及びダイレクトＲＡＭＢＵＳＲＡＭ（Ｄｉｒｅｃｔ ＲＡＭＢＵＳ ＲＡＭ，ＤＲ ＲＡＭ）である。

【0144】

上述の実施例では、全体的又は部分的に、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、又はそれらの任意の組合せで実装され得る。ソフトウェアで実装される場合に、全体又は一部はコンピュータプログラム製品の形態で実装され得る。コンピュータプログラム製品は、１つ又は複数のコンピュータ命令を含む。コンピュータ命令がロードされ、コンピュータ上で実行されると、本開示の実施例によるプロセス又は機能が全体的又は部分的に生成される。前記コンピュータは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、コンピュータネットワーク、又は他のプログラム可能な装置であってもよい。前記コンピュータ命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、又は１つのコンピュータ可読記憶媒体から別のコンピュータ可読記憶媒体に送信されてもよく、例えば、前記コンピュータ命令は、有線（例えば、同軸ケーブル、光ファイバ、デジタル加入者線（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ，ＤＳＬ））又は無線（例えば、赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、マイクロ波等）を介して、１つのウェブサイトサイト、コンピュータ、サーバ、又はデータセンタから別のウェブサイトサイト、コンピュータ、サーバ、又はデータセンタに送信されてもよい。前記コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体、又は１つもしくは複数の利用可能な媒体と統合されたサーバ、データセンタなどを含むデータ記憶デバイスであり得る。前記使用可能な媒体は、磁気媒体（例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、磁気テープ）、光媒体（例えば、デジタル多用途ディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ，ＤＶＤ））、又は半導体媒体（例えば、ソリッドステートディスク（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ，ＳＳＤ））などであり得る。なお、本開示で言及されるコンピュータ可読記憶媒体は、不揮発性記憶媒体、言い換えれば、非一時的記憶媒体であり得る。

【0145】

当業者は上記実施例を実現する全部又は一部のステップがハードウェアによって実装されてもよく、プログラムによって関連するハードウェアに命令して実装されてもよく、前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよく、上記記憶媒体は読み出し専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスク等であってもよいことを理解することができる。

【0146】

本開示の実施例の説明において、参照用語「１つの実施例」、「いくつかの実施例」、「例」、「具体的な例」、又は「いくつかの例」等の説明は該実施例又は例に関連して説明された具体的な特徴、構造、材料又は特徴が本開示の少なくとも１つの実施例又は例に含まれることを意味する。且つ、説明された具体的な特徴、構造、材料又は特徴はいずれか１つ又は複数の実施例又は例において適切な方式で組み合わせることができる。さらに、当業者は、本開示に記載された異なる実施形態又は例及び異なる実施形態又は例の特徴を、互いに矛盾しない範囲で組み合わせてもよい。

【0147】

本開示の実施例の説明において、「／」は、別段の説明がない限り、又はという意味を表し、例えば、Ａ／Ｂは、Ａ又はＢのいずれかを表し得る。本開示における「及び／又は」は関連オブジェクトの関連関係を説明することに過ぎず、三種類の関係が存在してもよいことを示し、例えば、Ａ及び／又はＢは、以下を示すことができる。Ａが単独で存在し、Ａ及びＢが同時に存在し、Ｂが単独で存在するという三種類の状況である。

【0148】

本開示の実施例の説明では、「第１」及び「第２」という用語は、説明の目的のみのために使用され、相対的な重要性を示す又は暗示するものと解釈されるべきではなく、示される技術的特徴の数を暗示するものと解釈されるべきではない。したがって、「第１」及び「第２」として定義される特徴は、明示的又は暗黙的に、そのような特徴のうちの１つ又は複数を含み得る。本開示の実施例の説明において、「複数」とは、別段の説明がない限り、２つ以上を意味する。

【0149】

以上は本開示の例示的な実施例に過ぎず、本開示を限定するものではなく、本開示の精神及び原則の範囲内で、行われた任意の修正、同等置換、改良等は、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。

【要約】

【課題】紡糸作業場の巡回検査方法、紡糸作業場の巡回検査装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。
【解決手段】該方法は、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第１紡糸ボックスに対応する第１位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第１画像情報を取得し、第１画像情報に第１検査対象が含まれている場合に、複数の紡糸ボックスの中から第２紡糸ボックスを決定し、巡回検査ロボットが巡回検査通路における第２紡糸ボックスに対応する第２位置を巡回検査した場合に、巡回検査通路の第２画像情報を取得し、第１画像情報と第２画像情報とに基づいて、第１検査対象の状態情報を決定する。巡回検査ロボットが巡回検査プロセス中に巡回検査通路における作業者の状態情報を検査し、安全上の問題がある可能性のある作業者をタイムリーに発見することができ、これにより、作業者の作業中に安全上の問題が発生する確率を低下させ、安全上の危険性を低減させることに役立つ。
【選択図】図２

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】