公开(公告)号：CN117152685A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311132855.5

申请日：2023-09-04

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 奚洋 ,  张梓豪 ,  曲朝阳 ,  曹杰 ,  王蕾 ,  孟思宇 ,  付佳 ,  王文静

IPC: G06V20/52 ,  G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明提供了一种基于双流自适应时空图卷积的电力作业违章识别方法，包括以下步骤：S1、以电力作业人员的安全帽、安全带为特征，使用YOLOv5模型对电力作业人员进行识别。本发明在识别电力作业人员违章行为时，通过使用自适应图卷积，加强了人体非物理连接关节的关联性，有效提高了攀爬设备和跨越围栏等违章行为的识别精度，通过基于通道注意力机制的多尺度时间卷积模块，更加充分的提取吸烟和打电话等违章行为的时序特征，最后考虑到骨骼的方向和长度也包含丰富的行为信息，构建了基于双流自适应图卷积的电力作业人员违章行为识别模型，进一步提高了违章行为的识别精度，能够准确的识别电力作业现场作业人员的违章行为。