STEP2 <核心动作：拿板、翻转与正反面判定>
当人员拿起电路板时，系统通过双摄像头协同检测，完成正面特征分析，通过预设规格比对完成正面特征验证，标记sign_detect_front = OK（正面检测通过）。
(2)反面检测
当工作人员翻转板子时，系统结合手部运动轨迹分析与板面图像连续性检测，判定翻转动作有效性，系统标记sign_detect_back = OK（反面检测通过）。
单块电路板完成正反面检测后，操作人员将其归位。系统依据初始识别的板数（num_ban）自动推进检测流程，当前序板片完成检测后，继续执行后续板片的标准化检测流程。
视频中的操作场景体现了系统如何精准识别每人员的动作，保证生产过程中的关键步骤都在预期的轨迹上。这为优化生产效率和防错提供了数据支持。
海研科技的行为识别系统，正是视频中技术的完整落地形态。
行为识别，工业质检的“智能之眼”
1.动作分析，优化流程
动作防错：结合人体骨骼点检测与目标物定位，识别拿取、插装、放置等操作中的漏放、漏拿、动作顺序错误。
应用场景：电子元件装配、汽车零部件组装等精细化操作场景。
节拍统计：分解产线员工动作步骤，统计各环节操作时间与等待时间，分析生产瓶颈。
应用场景：流水线效率优化、工位布局调整等运营管理场景。
2. 行为管控，规范操作
着装检测：实时分析视频流，检测工作人员是否正确佩戴安全帽、口罩、反光背心等防护装备，并及时触发预警。
应用场景：适用于化工、机械加工等高危作业环境，帮助管理人员快速响应安全隐患。
定时定点巡检：基于预设的巡检路线和时间节点，自动记录巡检人员的移动轨迹、停留时长，识别冗余路径与无效停留。
应用场景：工厂设备巡检、仓储库存盘点等需周期性核查的场景。
关键点跟踪控制：通过高清摄像头识别并跟踪关键岗位人员动作、姿态，监测离岗或非作业行为；实时追踪关键物品位置变动（如工具、物料）。
应用场景：半导体产线关键设备操作岗、精密仪器维护区域等高风险场景。
行为越界预警：设定电子围栏后，实时检测与追踪人员位置，对闯入禁区行为即时报警。
应用场景：危险机械作业区、化学品存储区等高安全管控需求场景。
技术内核：多模态融合与灵活适配
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