【摘 要】
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本文针对变电站智能视频分析应用需求,分别从算法和工程实现两个方面展开研究。在算法方面,本文着重解决了安全帽佩戴检测以及人脸识别等关键问题;在工程实现方面,本文设计并实现了一个智能视频分析系统,重点解决了GPU多路视频编解码、多路运动目标检测的硬件加速、深度模型的应用部署以及多路智能分析算法的资源调度等技术难题。本文主要工作及贡献如下:1、尝试了三种基于深度学习的安全帽佩戴检测算法,分别为:基于MT
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本文针对变电站智能视频分析应用需求,分别从算法和工程实现两个方面展开研究。在算法方面,本文着重解决了安全帽佩戴检测以及人脸识别等关键问题;在工程实现方面,本文设计并实现了一个智能视频分析系统,重点解决了GPU多路视频编解码、多路运动目标检测的硬件加速、深度模型的应用部署以及多路智能分析算法的资源调度等技术难题。本文主要工作及贡献如下:1、尝试了三种基于深度学习的安全帽佩戴检测算法,分别为:基于MTCNN的安全帽佩戴检测算法、基于YOLOv3的安全帽佩戴检测算法、基于YOLOv4的安全帽佩戴检测算法。相应的实验结果表明,基于YOLOv4的安全帽佩戴检测模型可以在召回率为96%、准确率为86%的情况下,计算720P图像达到24fps的推理速度,因而能较好地应用于变电站智能视频分析系统。2、提出了一种基于端到端的人脸识别算法,该算法模型通过一次推理能够完成人脸检测和人脸特征提取两项任务,通过多任务学习来实现端到端的人脸检测识别。该算法的网络结构包含主干网络以及检测与特征提取两个分支,分别进行人脸检测任务和特征提取任务。本文分别对结合转置卷积的Res Net-34、DLA-34、HRnet18、结合FPN结构的Mobilenet V2主干网络进行实验,经实验得出以结合FPN结构的Mobilenet V2为主干网络的人脸识别算法模型可以在准确率为87.26%、误识率为13%的情况下,计算480P图像的运行速度达到21fps。3、完成了一套基于深度学习的变电站智能视频分析系统的设计。在该系统设计过程中提出了一种基于深度模型部署的任务调度算法,该算法根据先进先出、优先级别以及短任务优先策略进行任务调度,进而使服务器计算资源被充分利用,一定程度上缓解了服务器的压力,缩短了运行时间。
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