基于深度学习的变电站人员行为检测方法

    公开(公告)号:CN110909606A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911017019.6

    申请日:2019-10-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的变电站人员行为检测方法,包括如下步骤:步骤S1:通过位于管控区域的摄像头采集所述管控区域的背景监控图像;步骤S2:对背景监控图像进行灰度化处理;步骤S3:进行二值化处理和骨架化操作,得到骨架图像;步骤S4:根采用Hough变换算法检测,获得管控区域的管控边界线;步骤S5:通过位于管控区域的摄像头采集所述管控区域的前景监控图像,并基于混合高斯模型前景运动检测算法在前景监控图像中获得前景区域;步骤S6:根据得到的前景区域,若前景区域小于第一预设值,则输出第一信息;若前景区域大于或等于第一预设值,则根据所述第五前景区域,判断所述第五前景区域的区域重心,若区域重心位于所述管控边界线的内侧,则输出第二信息。

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