一种识别暴力分拣行为的方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及行为识别技术领域，特别涉及一种识别暴力分拣行为的方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.随着换电业务的迅速发展，在进行仓库电池管理时，可能会由于电池量大，导致分拣员在对仓库中电池进行分拣时，出现抛扔、踩踏等危害电池安全的行为。为了减少此类行为的发生，识别暴力分拣电池行为变得越来越重要。
3.现有技术中，主要通过视频监控方式或者机器视觉方式识别暴力分拣电池行为。其中，视频监控方式是在分拣员工作区域安装摄像头，通过监控分拣员的行为，人为判断是否属于暴力分拣电池行为。机器视觉方式是将视频帧转化为图片后，以摄像头所在位置建立空间坐标系，将电池作为待测目标进行识别，然后根据目标在水平方向和竖直方向最大移动距离判断是否属于暴力分拣电池行为。然而，由于电池属于轻拿轻放的物品，在分拣过程中大概率不会离开手，这样就容易出现因电池被分拣员身体遮挡导致电池移动轨迹数据缺失的现象，使得利用上述方式无法准确识别电池是否被暴力分拣。
4.因此，业内亟需一种可以解决上述技术问题的技术方案。


技术实现要素：

5.本说明书实施例提供了一种识别暴力分拣行为的方法、装置、设备及存储介质，可以快速准确的识别出暴力分拣行为。
6.本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法、装置、设备及存储介质是包括以下方式实现的。
7.一种识别暴力分拣行为的方法，应用于可穿戴设备，所述可穿戴设备佩戴于目标分拣员的指定部位，用于记录目标分拣员的行为数据；所述方法包括：获取记录的行为数据；判断所述行为数据是否满足预设条件；在所述行为数据满足预设条件的情况下，将所述行为数据上传至服务器，以使所述服务器根据预设时间范围内的监控视频和所述行为数据，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
8.一种识别暴力分拣行为的方法，应用于服务器，所述方法包括：接收行为数据；其中，所述行为数据为可穿戴设备在确定记录的行为数据满足预设条件时上传的；所述可穿戴设备佩戴于目标分拣员的指定部位，用于记录目标分拣员的行为数据；获取预设时间范围内的监控视频；根据所述行为数据和所述监控视频，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
9.一种识别暴力分拣行为的装置，包括：获取模块，用于获取记录的目标分拣员的行为数据；判断模块，用于判断所述行为数据是否满足预设条件；上传模块，用于在所述行为数据满足预设条件的情况下，将所述行为数据上传至服务器，以使所述服务器根据预设时间范围内的监控视频和所述行为数据，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
10.一种识别暴力分拣行为的装置，包括：接收模块，用于接收行为数据；其中，所述行为数据为可穿戴设备在确定记录的行为数据满足预设条件时上传的；所述可穿戴设备佩戴于目标分拣员的指定部位，用于记录目标分拣员的行为数据；获取模块，用于获取预设时间范围内的监控视频；确定模块，用于根据所述行为数据和所述监控视频，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
11.一种识别暴力分拣行为的设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本说明书实施例中任意一个方法实施例的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现本说明书实施例中任意一个方法实施例的步骤。
13.本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法、装置、设备及存储介质。一些实施例中可以获取记录的目标分拣员的行为数据，判断行为数据是否满足预设条件，在行为数据满足预设条件的情况下，将行为数据上传至服务器，以使服务器根据预设时间范围内的监控视频和行为数据，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。这样，通过将可穿戴设备记录的行为数据与监控视频结合，识别暴力分拣行为，不仅可以更加清晰的掌握暴力分拣行为的可视化界面，而且可以提高对暴力分拣行为识别的准确度。
附图说明
14.此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，并不构成对本说明书的限定。在附图中：
15.图1是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一个场景示意图；
16.图2是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一个实施例的流程示意图；
17.图3是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一个实施例的流程示意图；
18.图4是本说明书提供的一种应用于蓝牙手环的识别暴力分拣行为的方法的流程示意图；
19.图5是本说明书提供的一种应用于蓝牙脚环的识别暴力分拣行为的方法的流程示意图；
20.图6是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的装置的一个实施例的模块结构示意图；
21.图7是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的装置的一个实施例的模块结构示意图；
22.图8是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的服务器的一个实施例的硬件结构框图。
具体实施方式
23.为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述
的实施例仅仅是本说明书中的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书实施例保护的范围。
24.本说明书提供的一种实施方案可以应用到可穿戴设备/服务器、可穿戴设备/终端设备的系统构架中。所述可穿戴设备可以包括通信模块，可以与服务器、终端设备等通过蓝牙或wifi进行连接，实现数据传输。所述服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式系统的服务器结构。所述终端设备可以包括通信模块，可以与可穿戴设备通过蓝牙或wifi进行连接，实现数据传输。所述终端设备可以包括移动终端，如智能手机或平板电脑等。本说明书实施例中所述的服务器、可穿戴设备、终端设备包括从逻辑上划分的不同信息处理方。
25.在一些实施例中，可穿戴设备在休眠状态下，可以通过继电器对其供电。可穿戴设备内部可以设置有语音播报功能，当设备成功连接服务器或终端设备时，设备会提示“通信连接成功”，工作结束，断开通信时，会提示“通信连接已断开”。
26.在一些实施例中，可穿戴设备可以带有两个指示灯。其中，灯1可以表示电量。低电量时或充电时，灯1会常亮。灯2可以表示存储空间接近用尽。存储空间所剩不多时，灯2会常亮，这样，可以提醒用户及时清理存储空间。
27.在一些实施例中，可穿戴设备可以佩戴于分拣员的指定部位，用于记录分拣员的行为数据，如智能手环可以佩戴于分拣员的手腕、智能脚环可以佩戴于分拣员的脚腕等。其中，可穿戴设备中可以包括内部感应器，如各种采集行为数据的传感器，例如受力传感器、运动传感器、生物电传感器等。受力传感器可以用于采集分拣员手腕受力信息等。运动传感器可以用于采集运动轨迹信息、加速度信息、某一方向上的坐标信息等。生物电传感器可以用于采集肌肉的生物电波动信息等。
28.在一些实施例中，每个可穿戴设备对应有标识。每个可穿戴设备的标识可以预先与对应的分拣员的标识绑定，这样，可以保证分拣员与可穿戴设备一对一，可穿戴设备不能随便配对，从而方便后期对应分析数据。上述标识可以由数字、字母、字符等中一种或多种组成，本说明书对此不做限定。
29.如图1所示，图1是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一个场景示意图。其中，可穿戴设备包括蓝牙模块，可以与服务器进行通信连接实现数据传输。
30.具体的，分拣员在进入工作区域时，需佩戴绑定自己信息的可穿戴设备，并打开可穿戴设备，确保可穿戴设备和服务器可以进行通信。
31.进一步，可穿戴设备可以基于包括的各种传感器采集行为数据，并判断采集的行为数据是否满足预设条件，在满足预设条件的情况下，可以将行为数据标记为异常数据。接着，可以将异常数据上传至服务器，以使服务器获取预设时间范围内的监控视频，根据异常数据和监控视频，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。这样，即使在分拣过程中出现因电池被分拣员身体遮挡导致电池移动轨迹数据缺失的现象，也可以快速准确的识别出电池是否被暴力分拣。其中，预设时间范围可以根据实际场景确定。
32.下面以一个具体的应用场景为例对本说明书实施方案进行说明。具体的，图2是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一个实施例的流程示意图。虽然本说明书提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的
劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者部分合并后更少的操作步骤或模块单元。
33.需要说明的是，本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。下述实施例从可穿戴设备角度描述，并不对基于本说明书的其他可扩展到的应用场景中的技术方案构成限制。其中，可穿戴设备可以佩戴于目标分拣员的指定部位，用于记录目标分拣员的行为数据。具体的一种实施例如图2所示，本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一种实施例中，所述方法可以包括以下步骤。
34.s20：获取记录的行为数据。
35.在一些实施例中，所述可穿戴设备可以包括智能手环和/或智能脚环。其中，智能手环的标识和/或智能脚环的标识与目标分拣员的标识对应。智能手环的标识、智能脚环的标识以及目标分拣员的标识可以分别由数字、字母、符号等中一种或多种组成，本说明书对此不做限定。目标分拣员可以是任意一个分拣员。
36.需要说明的是，本说明书实施例中，智能手环以蓝牙手环为例进行示例性说明，智能脚环以蓝牙脚环为例进行示例性说明。当然，智能手环、智能脚环不限于上述举例，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。
37.在一些实施例中，所述行为数据可以包括智能手环记录的第一行为数据和/或智能脚环记录的第二行为数据。其中，所述第一行为数据可以为智能手环在监测到目标分拣员的手腕受力信息大于第一阈值时所记录的数据，所述第二行可以为数据为智能脚环记录的数据。手腕受力信息可以包括手腕承受力度。第一阈值可以理解为智能手环开始记录数据的临界值。
38.在一些实施场景中，目标分拣员在工作过程中，智能手环在监测到目标分拣员的手腕受力信息大于第一阈值时，被唤醒开始记录第一行为数据。
39.在一些实施场景中，第一阈值可以表示提起最轻目标物体时手腕承受力度，其具体可以根据实际场景需求调整。目标物体可以是待分拣物体，如电池、快递、商品等。需要说明的是，本说明书实施例中，以电池为目标物体进行示例性说明，其他场景类似，可以相互参照。
40.在一些实施场景中，可以让工作人员模拟做暴力分拣电池的行为，进而确定第一阈值。例如，让分拣员佩戴蓝牙手环做提起电池的动作，并记录此时蓝牙手环记录的手腕承受力度。由于目前电池型号比较固定，所以可以将提起最轻电池时手腕承受力度作为第一阈值。
41.在确定第一阈值后，可以将第一阈值存储到预设存储器中。这样，目标分拣员在工作过程中，蓝牙手环可以将实时监测到的分拣员手腕受力信息与第一阈值比较，从而确定是否被唤醒开始工作。其中，预设存储器可以是蓝牙手环的内存、缓存等，还可以是与蓝牙手环连接的其他存储器等。蓝牙手环被唤醒可以理解为开始记录行为数据。蓝牙手环未被唤醒可以理解为蓝牙手环处于休眠状态，其不记录行为数据，但会监测分拣员手腕受力信息。
42.具体的，例如在一些实施场景中，分拣员在佩戴好蓝牙手环后，蓝牙手环并不会立刻记录行为数据，仅当蓝牙手环的受力传感器监测到分拣员手腕受力信息大于第一阈值时，蓝牙手环才会被唤醒开始工作。此后，蓝牙手环的运动传感器会实时记录分拣员的行为
数据。进一步，将记录的行为数据存储到预设存储器中，以便后续蓝牙手环中的处理器对行为数据进行处理。其中，分拣员手腕受力信息大于第一阈值，说明此时分拣员手上有电池。
43.在一些实施场景中，目标分拣员在工作过程中，智能脚环可以实时记录分拣员的第二行为数据。例如一些实施场景中，分拣员只要佩戴上蓝牙脚环，蓝牙脚环的运动传感器就可以实时记录第二行为数据。
44.在一些实施例中，所述第一行为数据可以包括下述至少之一：预设时间段内目标分拣员手部的运动轨迹信息、预设时间段内智能手环在竖直方向上的加速度信息、预设时间段内目标分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息。所述第二行为数据可以包括目标分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息。其中，目标分拣员手部的运动轨迹信息可以表示目标分拣员分拣电池的轨迹。智能手环在竖直方向上的加速度信息也可以理解为目标分拣员手部在竖直方向上的加速度信息。目标分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息也可以理解为是目标分拣员手拿电池时手腕下方肌肉的生物电变化趋势。目标分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息可以用于确定目标分拣员是否有踩踏电池等行为。当然，第二行为数据还可以包括目标分拣员脚部的运动轨迹信息、目标分拣员脚部在竖直方向上的变化量等。
45.在一些实施例中，上述预设时间段为第一时间到第二时间的范围。其中，第一时间为智能手环监测到目标分拣员手腕受力信息大于第一阈值时所对应的时间，第二时间为智能手环在第一时间后，首次监测到目标分拣员手腕受力信息小于第一阈值时所对应的时间。在预设时间段内目标分拣员手中一直持有电池。
46.例如一些实施场景中，智能手环监测到分拣员手腕受力信息大于第一阈值a时所对应的时刻为t1(表示分拣员手里有电池)，t1后一定时间，智能手环监测到分拣员手腕受力信息小于a，其对应的时刻为t2(表示放下电池)，则t1到t2表示预设时间段，预设时间段所对应的时间长度t＝t2-t1。其中，t可以是一个动态变化的值，若分拣员连续工作，则t会趋于增大。
47.本说明书实施例中，智能手环通过将监测到的分拣员手腕受力信息与第一阈值进行比较，记录分拣员从拿起电池到放下电池这一时间段的行为数据，可以减少对无用数据的记录，从而提高后续对数据的处理效率。
48.本说明书实施例中，可穿戴设备可以设置有处理器，用于获取记录的行为数据，并进行分析。
49.s22：判断所述行为数据是否满足预设条件。
50.本说明书实施例中，可穿戴设备在获取记录的行为数据后，可以判断行为数据是否满足预设条件。预设条件可以用于确定行为数据是否存在异常。行为数据存在异常，可以说明目标分拣员可能存在暴力分拣行为。
51.在一些实施例中，所述判断所述行为数据是否满足预设条件，可以包括：判断第一行为数据是否满足第一预设条件；和/或，判断第二行为数据是否满足第二预设条件。
52.在一些实施例中，在所述第一行为数据包括预设时间段内目标分拣员手部的运动轨迹信息、预设时间段内智能手环在竖直方向上的加速度信息、预设时间段内目标分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息时，所述判断第一行为数据是否满足第一预设条件，可以包括：判断预设时间段内目标分拣员手部的运动轨迹信息与预设运动轨迹信息是否匹配；在匹配的情况下，确定预设时间段内目标分拣员手部在竖直方向上的最高位置；判断目标
分拣员手部在竖直方向上最高位置时，智能手环在竖直方向上的加速度是否最大；确认最大时，判断预设时间段内目标分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息是否满足预设变化规律；若满足，则确定所述第一行为数据满足第一预设条件。
53.其中，预设运动轨迹信息可以包括手拿目标物体向上抛扔状态下智能手环的运动轨迹。目标物体可以是待分拣物体，如电池、快递、商品等。例如，手拿电池向上抛扔状态下蓝牙手环运动轨迹可以是一直向上到最高点后突然向下。预设变化规律可以包括手拿目标物体向上抛扔状态下手腕下方肌肉的生物电波动趋势。其中，生物电可以记录抛扔状态下手指张开瞬间扔出目标物体时的电流变化波动趋势。需要说明的是，人在做抛扔动作时，手指张开速度一定是最大的，正常的轻拿轻放，手指速度是符合匀速运动规律的，当然生物电波动也是符合规律的。如果是正常的轻拿轻放，智能手环的运动轨迹会出现缓慢向下的情况，且大体上会呈现拱形的状态，同时总体上加速度会比较平稳，不会出现在波动很大的情况。此外，因为肌肉的记忆是恒定的，所以如果分拣员做出了抛扔动作的话，生物电一定符合预设变化规律。
54.具体的，例如一些实施场景中，可以先让工作人员模拟手拿电池向上抛扔的动作，然后记录手拿电池向上抛扔状态下蓝牙手环运动轨迹变化以及此时手腕下方肌肉的生物电波动趋势c，从而获得预设运动轨迹信息和预设变化规律。当然，上述以电池作为目标物体进行示例性说明，其他场景类似，可以相互参照，对此不做赘述。
55.在获得预设运动轨迹信息和预设变化规律后，可以将预设运动轨迹信息和预设变化规律存储到预设存储器中。这样，蓝牙手环在获取记录的行为数据后，可以基于存储的预设运动轨迹信息和预设变化规律判断行为数据是否满足预设条件。
56.在一些实施场景中，如果预设时间段内目标分拣员手部的运动轨迹信息是一直向上到最高点后突然向下并且在到达最高点时蓝牙手环在竖直方向上的加速度最大，并且此时目标分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息符合生物电波动趋势c，则可以确定第一行为数据满足第一预设条件。第一行为数据满足第一预设条件可以说明目标分拣员可能存在暴力分拣行为，如抛扔电池等。
57.在一些实施场景中，如果预设时间段内目标分拣员手部的运动轨迹信息、预设时间段内智能手环在竖直方向上的加速度信息、预设时间段内目标分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息中有一项不满足对应条件，则可以确定第一行为数据不满足第一预设条件。第一行为数据不满足第一预设条件可以说明目标分拣员不存在暴力分拣行为，此时，无需进行处理。
58.在一些实施例中，所述判断第二行为数据是否满足第二预设条件，可以包括：将目标分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息与第二阈值进行比较；在所述坐标信息大于第二阈值时，确定所述第二行为数据满足第二预设条件。
59.其中，第二阈值可以表示分拣员踩踏目标物体时智能脚环的临界值。具体的，智能脚环的临界值取决于目标物体的高度。目标物体可以是待分拣物体，如电池、快递、商品等。
60.例如一些实施场景中，可以统计不同型号电池的高度值，比较得出最低的高度值，然后将这个最低的高度值作为分拣员踩踏电池时蓝牙脚环的临界值，即第二阈值。
61.在确定第二阈值后，可以将第二阈值存储到预设存储器中。这样，目标分拣员在工作过程中，蓝牙脚环的处理器就可以将记录的目标分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息与
第二阈值进行实时比较，一旦在竖直方向上的坐标信息大于第二阈值，则可以确定第二行为数据满足第二预设条件。第二行为数据满足第二预设条件可以说明目标分拣员可能存在暴力分拣行为，如踩踏电池等。其中，预设存储器可以是蓝牙脚环的内存、缓存等，还可以是与蓝牙脚环连接的其他存储器等。
62.在一些实施场景中，如果目标分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息小于等于第二阈值，则可以确定第二行为数据不满足第二预设条件。第二行为数据不满足第二预设条件可以说明目标分拣员不存在暴力分拣行为，此时，无需进行处理。
63.s24：在所述行为数据满足预设条件的情况下，将所述行为数据上传至服务器，以使所述服务器根据预设时间范围内的监控视频和所述行为数据，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
64.本说明书实施例中，在行为数据满足预设条件的情况下，可以将行为数据上传至服务器，以使服务器根据预设时间范围内的监控视频和行为数据，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
65.在一些实施例中，在第一行为数据满足第一预设条件时，智能手环可以将此刻的行为数据标记为异常数据，并上传到服务器。
66.具体的，例如一些实施场景中，当蓝牙手环处理器分析到t时间段内，蓝牙手环运动传感器记录的运动轨迹是一直向上到最高点后突然向下，并且在到达最高点时在竖直方向上的加速度最大，以及生物电传感器记录的在t时间段内手腕下方肌肉产生的生物电符合抛扔状态下生物电波动趋势c，此时，蓝牙手环可以将此行为数据标记为异常数据，并上传至服务器。
67.在一些实施例中，在第二行为数据满足第二预设条件时，智能脚环可以将此刻的行为数据标记为异常数据，并上传到服务器。
68.具体的，例如一些实施场景中，工作人员佩戴上蓝牙脚环，蓝牙脚环的运动传感器会实时记录分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息，同时，蓝牙脚环处理器会将脚部在竖直方向上的坐标信息与第二阈值进行实时比较，如果运动传感器记录的坐标信息大于第二阈值，则可以初步判定分拣员可能存在踩踏电池动作，此时，蓝牙脚环可以将此行为数据标记为异常数据，并上传至服务器。
69.在一些实施例中，服务器在接收到智能手环和/或智能脚环上传的行为数据(也可以称为异常数据)后，可以获取预设时间范围内的监控视频，然后根据监控视频和行为数据，确定分拣员是否存在暴力分拣行为。
70.在一些实施场景中，分拣员的工作区域中可以预先安装有一个或多个摄像头，用于拍摄分拣区域的视频。其中，每个摄像头可以实时将拍摄的监控视频上传到服务器。
71.在一些实施场景中，服务器获取预设时间范围内的监控视频时，可以先确定接收行为数据时所对应的第一时间，然后基于第一时间确定预设时间范围，最后获取预设时间范围内的监控视频。其中，可以将第一时间前后指定时间段确定为预设时间范围，具体可以根据实际场景调整，本说明书对此不做限定。
72.在一些实施场景中，可穿戴设备在上传行为数据的同时，还可以一并上传可穿戴设备的标识、异常数据触发时刻等。这样，服务器在收到后，可以基于异常数据触发时刻精准确定预设时间范围，进而获取预设时间范围内与可穿戴设备对应的监控视频，根据行为
数据和监控视频确定分拣员是否存在暴力分拣行为。
73.本说明书实施例，通过可穿戴设备上传异常数据触发时刻，可以精准定位到监控视频中异常行为发生时刻，减少视频分析的工作量。
74.在一些实施场景中，智能手环和/或智能脚环将行为数据标记为异常数据，上报至服务器的同时，还可以通过震动的方式提醒分拣员，以便其规范分拣行为。
75.本说明书实施例可以应用于电池分拣领域，还可以应用其他需要分拣的场景中，如快递分拣场景、两轮车分拣场景等。
76.本说明书实施例，将可穿戴设备记录的行为数据与监控视频结合，识别暴力分拣行为，不仅可以更加清晰的掌握暴力分拣行为的可视化界面，而且可以提高对暴力分拣行为识别的准确度。
77.本说明书实施例，不会因为场景变化(如更换分拣电池的仓库)，导致准确率的变化，也不会因为工作人员分拣电池过程中，由于电池被遮挡，造成无法识别的情况。
78.本说明书实施例，通过捕捉分拣员的行为来判断是否属于暴力分拣行为的范畴，其中，只要可穿戴设备监测到分拣员的行为可能存在违规，设备就会以震动方式提醒分拣员规范行为，并将此刻行为数据标记作为异常数据上传到服务器，以便服务器结合摄像头拍摄的异常发生时间点的视频，确定是否存储暴力分拣行为。由于可穿戴设备穿戴简单，不会耽误分拣员正常工作，且识别的准确率高，从而可以很好的保护资产安全。
79.上述实施例从可穿戴设备角度描述了识别暴力分拣行为的方法的实施方案。基于上述实施例描述，本说明书还提供一种适用于服务器角度描述的识别暴力分拣行为的方法。图3是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的方法的一个实施例的流程示意图。具体的，一种实施例中，所述方法可以包括以下步骤。
80.s30：接收行为数据；其中，所述行为数据为可穿戴设备在确定记录的行为数据满足预设条件时上传的；所述可穿戴设备佩戴于目标分拣员的指定部位，用于记录目标分拣员的行为数据；
81.s32：获取预设时间范围内的监控视频；
82.s34：根据所述行为数据和所述监控视频，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
83.在一些实施例中，所述可穿戴设备可以包括智能手环和/或智能脚环；智能手环的标识和/或智能脚环的标识与目标分拣员的标识对应。
84.在一些实施例中，所述行为数据可以包括智能手环记录的第一行为数据和/或智能脚环记录的第二行为数据；其中，所述第一行为数据为智能手环在监测到目标分拣员的手腕受力信息大于第一阈值时所记录的数据，所述第二行为数据为智能脚环记录的数据。
85.在一些实施例中，可穿戴设备可以获取记录的行为数据，判断行为数据是否满足预设条件，在行为数据满足预设条件的情况下，可以将行为数据上传至服务器。服务器接收行为数据后，可以获取预设时间范围内的监控视频，根据行为数据和监控视频，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
86.在一些实施例中，获取预设时间范围内的监控视频，可以包括：确定接收行为数据时所对应的第一时间；基于所述第一时间，确定预设时间范围；获取预设时间范围内的监控视频。
87.需要说明的是，上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参照即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
88.从以上的描述中，可以看出，本技术实施例通过将可穿戴设备记录的行为数据与监控视频结合，识别暴力分拣行为，不仅可以更加清晰的掌握暴力分拣行为的可视化界面，而且可以提高对暴力分拣行为识别的准确度。
89.为了进一步来验证本方法的实用性和可行性，本说明书还提供了应用上述方案的具体实施例。如图4所示，是本说明书提供的一种应用于蓝牙手环的识别暴力分拣行为的方法的流程示意图。
90.具体实施时，分拣员在进入工作区域时，佩戴绑定自己信息的蓝牙手环，并打开蓝牙手环，确保蓝牙手环和服务器可以进行通信。
91.接着，蓝牙手环上的受力传感器开始监测分拣员手腕受力信息，并与存储器中记录的第一阈值进行比较。当监测到分拣员手腕受力信息不大于第一阈值时，蓝牙手环可以继续监测并与第一阈值进行比较。当监测到分拣员手腕受力信息大于第一阈值时，蓝牙手环被唤醒，此后，蓝牙手环的运动传感器、生物电传感器开始实时记录分拣员的行为数据，并将记录的行为数据存储到存储器中。进一步，蓝牙手环的处理器可以判断记录的行为数据是否满足预设条件，在满足预设条件的情况下，将行为数据标记为异常数据并上传至服务器，以使服务器根据预设时间范围内的监控视频和异常数据，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。其中，行为数据包括分拣员手部的运动轨迹信息、蓝牙手环在竖直方向上的加速度信息、分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息。如果预设时间段内分拣员手部的运动轨迹信息是一直向上到最高点后突然向下并且在到达最高点时蓝牙手环在竖直方向上的加速度最大，并且此时分拣员手腕下方肌肉的生物电波动信息符合生物电波动趋势，则可以确定行为数据满足预设条件，否则不满足预设条件。在不满足预设条件时，蓝牙手环的处理器可以继续判断记录的行为数据是否满足预设条件。蓝牙手环在判断记录的行为数据是否满足预设条件的过程中可以通过继电器供电。
92.如图5所示，是本说明书提供的一种应用于蓝牙脚环的识别暴力分拣行为的方法的流程示意图。
93.具体实施时，分拣员在进入工作区域时，佩戴绑定自己信息的蓝牙脚环，并打开蓝牙脚环，确保蓝牙脚环和服务器可以进行通信。
94.接着，蓝牙脚环上的受力传感器开始实时记录分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息，并其存储到存储器中。进一步，蓝牙脚环的处理器将记录的分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息与存储器中记录的第二阈值进行比较。在分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息大于第二阈值时，蓝牙脚环的处理器可以将记录的行为数据标记为异常数据并上传至服务器，以使服务器根据预设时间范围内的监控视频和异常数据，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。其中，在分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息不大于第二阈值时，蓝牙脚环的处理器可以继续判断记录的分拣员脚部在竖直方向上的坐标信息是否大于第二阈值。蓝牙脚环在判断过程中可以通过继电器供电。
95.此外，蓝牙手环/脚环的处理器在将记录的行为数据标记为异常数据上传至服务器时，还可以通过震动的方式提醒分拣员，以便其规范分拣行为。
96.当然，上述只是进行示例性说明，本说明书实施例不限于上述举例，所属领域技术人员在本技术技术精髓的启示下，还可能做出其它变更，但只要其实现的功能和效果与本技术相同或相似，均应涵盖于本技术保护范围内。此外，上述涉及到的“第一”、“第二”只是为了区分不同结果，无实际含义。
97.本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参照即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
98.基于上述所述一种识别暴力分拣行为的方法，本说明书实施例还提供一种识别暴力分拣行为的装置。所述的装置可以包括使用了本说明书实施例所述方法的系统(包括分布式系统)、软件(应用)、模块、组件、服务器、客户端等并结合必要的实施硬件的装置。基于同一创新构思，本说明书实施例提供的一个或多个实施例中的装置如下面的实施例所述。由于装置解决问题的实现方案与方法相似，因此本说明书实施例具体的装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
99.具体地，图6是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的装置的一个实施例的模块结构示意图，如图6所示，本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的装置可以包括：获取模块610，判断模块612，上传模块614。
100.获取模块610，可以用于获取记录的目标分拣员的行为数据；
101.判断模块612，可以用于判断所述行为数据是否满足预设条件；
102.上传模块614，可以用于在所述行为数据满足预设条件的情况下，将所述行为数据上传至服务器，以使所述服务器根据预设时间范围内的监控视频和所述行为数据，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
103.需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
104.图7是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的装置的一个实施例的模块结构示意图，如图7所示，本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的装置可以包括：接收模块710，获取模块712，确定模块714。
105.接收模块710，可以用于接收行为数据；其中，所述行为数据为可穿戴设备在确定记录的行为数据满足预设条件时上传的；所述可穿戴设备佩戴于目标分拣员的指定部位，用于记录目标分拣员的行为数据；
106.获取模块712，可以用于获取预设时间范围内的监控视频；
107.确定模块714，可以用于根据所述行为数据和所述监控视频，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
108.需要说明的，上述所述的装置根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
109.本说明书实施例还提供一种识别暴力分拣行为的设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时可以实现本说明书实施例中任意一个方法实施例的步骤。例如，可以包括以下步骤：获取记录的
目标分拣员的行为数据；判断所述行为数据是否满足预设条件；在所述行为数据满足预设条件的情况下，将所述行为数据上传至服务器，以使所述服务器根据预设时间范围内的监控视频和所述行为数据，确定所述目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
110.需要说明的，上述所述的设备根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
111.本说明书实施例还提供一种智能手环，包括内部感应器、处理器及存储器。其中，内部感应器可以包括受力传感器、运动传感器、生物电传感器。受力传感器可以用于采集分拣员手腕受力信息。运动传感器可以用于采集运动轨迹信息、加速度信息。生物电传感器可以用于采集肌肉的生物电波动信息。存储器可以用于存储内部感应器记录的行为数据、监控视频以及阈值数据(如第一阈值、第二阈值等)。处理器可以用于获取记录的行为数据，判断行为数据是否满足预设条件，在行为数据满足预设条件的情况下，将行为数据上传至服务器，以使服务器根据预设时间范围内的监控视频和行为数据，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
112.本说明书实施例还提供一种智能脚环，包括内部感应器、处理器及存储器。其中，内部感应器可以包括运动传感器。运动传感器可以用于采集某一方向上的坐标信息。存储器可以用于存储内部感应器记录的行为数据、监控视频以及阈值数据(如第一阈值、第二阈值等)。处理器可以用于获取记录的行为数据，判断行为数据是否满足预设条件，在行为数据满足预设条件的情况下，将行为数据上传至服务器，以使服务器根据预设时间范围内的监控视频和行为数据，确定目标分拣员是否存在暴力分拣行为。
113.在一些实施例中，智能手环、智能脚环还可以包括继电器、震动器。其中，继电器可以用于为智能手环、智能脚环供电。震动器可以通过震动的方式提醒分拣员。
114.需要说明的，上述所述的智能手环、智能脚环根据方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照相关方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
115.本说明书所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在服务器上为例，图8是本说明书提供的一种识别暴力分拣行为的服务器的一个实施例的硬件结构框图，该服务器可以是上述实施例中的识别暴力分拣行为的装置或识别暴力分拣行为的设备。如图8所示，服务器10可以包括一个或多个(图中仅示出一个)处理器100(处理器100可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器200、以及用于通信功能的传输模块300。本领域普通技术人员可以理解，图8所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，服务器10还可包括比图8中所示更多或者更少的组件，例如还可以包括其他的处理硬件，如数据库或多级缓存、gpu，或者具有与图8所示不同的配置。
116.存储器200可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本说明书实施例中的识别暴力分拣行为的方法对应的程序指令/模块，处理器100通过运行存储在存储器200内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器200可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器200可进一步包括相对于处理器100远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
117.传输模块300用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输模块300包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输模块300可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
118.上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
119.本说明书提供的上述实施例所述的方法或装置可以通过计算机程序实现业务逻辑并记录在存储介质上，所述的存储介质可以计算机读取并执行，实现本说明书实施例所描述方案的效果。所述存储介质可以包括用于存储信息的物理装置，通常是将信息数字化后再以利用电、磁或者光学等方式的媒体加以存储。所述存储介质可以包括：利用电能方式存储信息的装置如，各式存储器，如ram、rom等；利用磁能方式存储信息的装置如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、u盘；利用光学方式存储信息的装置如，cd或dvd。当然，还有其他方式的可读存储介质，例如量子存储器、石墨烯存储器等等。
120.本说明书提供的上述识别暴力分拣行为的方法、装置、设备等实施例可以在计算机中由处理器执行相应的程序指令来实现，如使用windows操作系统的c++语言在pc端实现、linux系统实现，或其他例如使用android、ios系统程序设计语言在智能终端实现，以及基于量子计算机的处理逻辑实现等。
121.需要说明的是说明书上述所述的装置、设备根据相关方法实施例的描述还可以包括其他的实施方式，具体的实现方式可以参照对应方法实施例的描述，在此不作一一赘述。
122.本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
123.为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个时可以把部分模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。
124.本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置、设备等的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现，可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
125.本领域技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算
机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。
126.以上所述仅为本说明书一个或多个实施例的实施例而已，并不用于限制本本说明书一个或多个实施例。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在权利要求范围之内。