Abstrakt. Vi presenterar en metod för realtidsövervakning av arbetsflöden i en begränsad miljö. Övervakningssystemet bör inte bara kunna känna igen det aktuella steget utan också ge instruktioner om möjliga nästa steg i ett pågående arbetsflöde. I detta dokument tar vi upp denna fråga med hjälp av ett robust tillvägagångssätt (HMM-pLSA) som bygger på dolda Markov Model (HMM) och generativ modell som probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA). Den föreslagna metoden utnyttjar dynamiken i det kvalitativa rumsliga förhållandet mellan objektpar som ingår i ett arbetsflöde. Den nya vyn-invariant relationsfunktionen är baserad på avstånd och dess förändringshastighet i 3D utrymme. De flera parvisa relationsegenskaperna representeras i ett flerdimensionellt relationsutrymme med hjälp av en HMM. Arbetet med att övervaka arbetsflödet utgår från relationsutrymmet med hjälp av pLSA på datauppsättningar, som består av arbetsflödesaktiviteter såsom "hammering av spikar" och "körskruvar". Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderas för både "off-line" (fullständig observation) och "online" (partiell observation). Utvärderingen av det nya tillvägagångssättet motiverar att tekniken är robust när det gäller att övervinna bullerproblem som utvecklas från objektspårning och ocklusioner.
Arbetsflödena övervakades av Behera m.fl. REF använder HMM och pLSA (probabilistic Latent Semantic Analysis).
Workflow Activity Monitoring using Dynamics of Pair-wise Qualitative Spatial Relations
{'venue': 'MMM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}