电力作业现场人员违章行为监控分析算法研究

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随着科技的发展和人民生活水平的提高,电力作为现代社会的血液,扮演着举足轻重的作用,人们对于电力的稳定供应提出了更高要求的同时,电力公司对电力作业现场的安全生产和电力作业人员的安全保障也投入了更多的物力财力。传统的作业监督模式主要依靠人工监督,由于电力作业人员自身对规章制度的不够了解,十分容易导致电力安全事故的发生进而影响电力的稳定供应。为了在保障电力作业人员安全的同时提供稳定有效的监督方式,电力公司必须改变现有模式,实现自动化地监督。计算机视觉技术在识别电力作业人员是否正确穿戴安全保护装备上有出色表现,在利用人脸识别技术确定电力作业人员的身份上也起着十分重要的作用。本文针对电力作业现场的安全保障装备识别和电力作业人员的身份确定两个任务,主要研究内容和贡献如下:(1)系统地阐述了深度学习在计算机视觉领域的相关知识内容和实际应用,包括卷积神经网络的卷积层、激活层、池化层和损失函数的基础内容;同时对计算机视觉中的人脸识别任务进行了系统地描述,详细介绍了人脸检测、人脸对齐和人脸表示等任务;最后阐述了目标检测任务的发展情况与常见的目标检测算法。中(2)针对单阶段目标检测算法在电力作业现场对电力安全保障装备识别准确率低的特点,提出了一种基于三向连接特征金字塔的单阶段目标检测算法,使用三向连接的特征金字塔网络作为目标检测网络的中心部分,通过特征金字塔中上下层和自身特征的融合,能够提取更多的有用信息,提高目标检测算法对于电力作业现场安全保障装备的检测准确率。(3)针对电力作业现场对于电力作业人员身份识别的需求,本文提出了一种基于三向连接特征金字塔的人脸与目标检测算法,使用相同主干网络与特征提取网络对人脸关键点、人脸位置和电力保护装备类别位置的特征进行提取,之后使用不同的头处理网络处理后得到最终信息。使用公开数据集和自定义数据集对上述神经网络模型测试后,在人脸检测任务与目标检测任务上都取得了不错的效果。
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