【摘 要】
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目前的电力现场安全监控主要通过人员对监控视频进行全程监测，但采用人工检测的方法不仅浪费时间，而且容易出现漏报的情况，使工作人员的人身安全无法得到保障。为实现对作业现场人员行为的智能识别，提出了一种基于Open Pose的电力作业人员的危险行为识别技术。该方法提取视频流图像中电力作业人员骨骼关键点信息，利用深度神经网络实现多人场景下电力作业人员的人体行为姿态感知，实时对施工人员的违规行为进行检测识别
【机 构】
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四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省科技厅项目（2020JDJQ0075）； 国网四川省电力公司科技项目（521997190016）； 四川轻工大学研究生创新基金项目（Y2021073）；
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目前的电力现场安全监控主要通过人员对监控视频进行全程监测，但采用人工检测的方法不仅浪费时间，而且容易出现漏报的情况，使工作人员的人身安全无法得到保障。为实现对作业现场人员行为的智能识别，提出了一种基于Open Pose的电力作业人员的危险行为识别技术。该方法提取视频流图像中电力作业人员骨骼关键点信息，利用深度神经网络实现多人场景下电力作业人员的人体行为姿态感知，实时对施工人员的违规行为进行检测识别，并发出警告。所提方法实现了对电力现场作业人员行为的准确、实时安全监控，保障了现场作业人员的人身安全和电力作业的顺利进行，具有一定的鲁棒性与泛化能力。
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