消化内镜洗消是院感防控关键环节，传统人工质控效率低、覆盖不全，项目通过 CV 技术实现洗消动作自动识别与合规判定
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AI动作识别系统产品系统Vibe Coding
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作品详情
行业场景
功能介绍
功能模块 说明
实时动作识别 从监控视频中识别"长毛刷刷洗"和"短毛刷刷洗"动作，输出动作类别与起止时间
流程合规判定 自动统计各动作时长，判断是否满足洗消规范要求
异常告警 检测漏刷、时长不足等违规行为，实时推送至管理端
可视化追溯 在视频上叠加识别结果，支持回放与人工复核
项目实现
设计双维度标注体系（目标检测+动作时序），基于 Label Studio 完成 2700+ 样本标注
训练 YOLOv8 检测手/长短刷/内镜入口，通过类别权重+置信度优先策略解决样本不平衡，短刷精确率提升至 88%
构建 5 维特征 + 60 帧滑动窗口，训练 LSTM 时序分类器，测试准确率 94%
设计往复运动检测+时序平滑后处理，有效区分有效刷洗与空闲运动
示例图片
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