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公开(公告)号：CN118411671A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410598751.1
申请日：2024-05-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供基于深度学习的电力作业违规行为识别系统，旨进行相应的预警输出，提高高空作业的监管便利性，具体包括：获取实时画面，通过深度学习网络识别出实时画面中作业人员、安全帽、烟、焊接、护目镜、防护手套；从模型检测数据中，遍历得到的目标框类别，建立目标框类别集；检查是否存在禁止行为特征；如果不存在禁止行为，进一步检查是否出现特定作业场景典型特征；如果不存在特定作业场景典型特征，则直接进行常规作业行为判定，运行常规作业行为评估函数；如果存在特定场景典型特征，记录当前场景关键信息，运行特定场景行为评估函数，如果特定场景行为评估函数D大于设定的判定阈值，则特定作业场景判定为正常作业，否则判定为违规作业。
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