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行业领域

高技术服务业

需求背景

1. 基于人体行为识别技术的人机交互安全监控系统：随着人机交互的普及和智能化发展，人体行为识别技术在安全监控领域具有广泛应用前景。该系统通过人体行为识别技术，对人机交互过程中出现的安全问题进行监控和预警，保障人机交互过程的安全性和稳定性。
2. 基于人工智能技术的网课在线学生学习行为识别系统：随着在线教育的快速发展，网课已成为学生们获取知识的重要途径。该系统利用人工智能技术对学生在网课学习过程中的行为进行分析和识别，对学生的学习状态和效果进行评估和预测，为教师提供数据支持，帮助学生提高学习效果。
3. PK体系下基于容器化技术构建和监控Hadoop集群与告警的方法：随着大数据技术的发展，Hadoop集群已成为处理和分析海量数据的重要工具。该方法在PK体系下，利用容器化技术构建和监控Hadoop集群，提高集群的稳定性和可靠性，同时实现告警的快速响应和处理，保证数据处理的高效性和安全性。

需解决的主要技术难题

1. 基于人体行为识别技术的人机交互安全监控系统:

   • 技术难点：如何准确、实时地识别操作人员的行为，以及如何将识别出的行为与机器手臂的动作关联起来。
   • 解决方案：通过在机器设备的关键位置安装摄像头进行监控，并利用智能视频监控系统来识别机器人的机器手动作。此外，可以采用结合前后动作关联的案例推理方法来推理出对方的行为类别，从而实现人机交互。

2. 基于人工智能技术的网课在线学生学习行为识别系统:

   • 技术难点：如何在没有公开的学生课堂行为数据集的情况下，准确地识别学生的课堂行为。
   • 解决方案：可以采集教室的视频数据，并对这些数据进行处理以制作数据集。基于计算机视觉技术，可以提出一套多阶段的学生课堂行为识别方法。

3. PK体系下基于容器化技术构建和监控Hadoop集群与告警的方法:

   • 技术难点：如何利用容器化技术来构建和管理Hadoop集群，并确保集群的稳定性和高效性。
   • 解决方案：可以研究容器化技术如Docker等，将其应用于Hadoop集群的构建和管理中。同时，需要研究和实现高效的集群监控方法和告警机制，以确保集群的稳定运行。

期望实现的主要技术目标

期望实现的主要技术目标：

1. 基于人体行为识别技术的人机交互安全监控系统：主要的技术目标包括通过智能监控系统识别机器手臂的动作，并通过机器人控制进行有效的人机交互。此外，还需要结合静态基础手势识别、动态手势识别和人机交互管理等技术，采用例如融合注意力机制的Tiny+CBAM网络等方法，以保持系统的轻量化和高速性。同时，为了确保人机交互的安全性，系统需要集成多种传感器感知外部环境并应用智能控制理论与方法来确保高效的协作行为。

2. 基于人工智能技术的网课在线学生学习行为识别系统：主要的技术目标包括对学生的学习行为进行准确识别，例如课堂出勤、作业提交、在线测试等。为实现这一目标，需要深入研究各行为识别算法的主要研究思路与创新点，以及每类算法的模型架构、算法特色、适用情境等。此外，也需要对广泛使用的公共行为数据库进行分类阐述，着重对某些数据集如HMDB51和UCF101进行深入研究和应用。

3. PK体系下基于容器化技术构建和监控Hadoop集群与告警的方法：主要的技术目标包括利用容器化技术如Docker来构建和管理Hadoop集群，以提高集群的稳定性和高效性。为实现这一目标，需要研究和实现高效的集群监控方法和告警机制，以确保集群的稳定运行。同时，也需要针对PK体系的特点，研究如何优化和调整容器化技术和Hadoop集群的配置和管理，以满足特定需求和提高整体性能。

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