基于机器学习和图像识别的电力作业现场安全监督方法

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针对电力作业现场人员误入危险区域的安全问题,开展人员闯入检测的研究,首先利用梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和支持向量机(support vector machine,SVM)进行完全帧的人员检测,然后利用基于OpenCV的图像处理技术判断人员是否闯入警戒区域。通过视频监控设备采集作业现场图像,采用上述方法实时识别现场人员及其危险行为,并发出告警信号。实验结果表明,检测结果准确率达到92%,实现了电力作业现场安全监督自动化,显著提升了作业现场安全水平。
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