申请/专利权人：国网山东省电力公司邹城市供电公司;国网山东省电力公司济宁供电公司

申请日：2023-06-02

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN116994331B

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V40/10;G06V20/52;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/042

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2023.11.21#实质审查的生效;2023.11.03#公开

摘要：本发明公开了一种配电网违规作业检测方法及系统，涉及图像检测技术领域。包括步骤：获取高空作业现场图像和当前天气信息，确定现场图像影响因素，对现场图像进行预处理去除图像影响因素；采用不同的卷积神经网络分别对预处理后的图像进行人像特征和场景特征的提取；结合场景特征和天气信息确定检测目标，采用目标检测模型对人像特征进行目标检测，根据检测结果检测作业装备是否违规；根据人像特征提取关节点位置得到行为特征，利用分类器对关节点位置进行分类，根据分类结果检测作业行为是否违规。本发明能够去除环境因素影响，提高图像质量，针对不同天气对不同违规作业标准进行切换和识别，进一步提高高空违规作业识别的准确度。

主权项：1.一种配电网违规作业检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高空作业现场图像和当前天气信息，根据天气信息确定现场图像影响因素，对现场图像进行预处理去除图像影响因素；采用不同的卷积神经网络分别对预处理后的图像进行人像特征和场景特征的提取；结合场景特征和天气信息确定检测目标，采用目标检测模型对人像特征进行目标检测，根据检测结果检测作业装备是否违规；结合场景特征和天气信息确定检测目标的具体步骤为：根据电力作业要求构建作业设备数据库；根据作业场景确定所需常规作业设备为第一检测目标；其中，常规作业设备是指必须配备的头盔、手套、安全绳；根据天气信息选取对应的作业设备作为第二检测目标；采用目标检测模型对人像特征进行目标检测，根据检测结果检测作业装备是否违规的具体步骤为：采用YOLO算法网络对所有作业设备进行特征提取生成预测框；根据第一检测目标和第二检测目标选择对应的预测框进行预测；具体的，根据是否包含目标设置每个预测框的置信度，通过对每个预测框的置信度与阈值进行比较，小于阈值则直接置为0，大于阈值的预测框进行排序，保留置信度最大的预测框，重复上述操作直到所有目标检测完毕；根据预测结果检测作业装备是否违规；将未检测出相应应有设备的预测结果视为违规作业；根据人像特征提取关节点位置得到行为特征，利用分类器对关节点位置进行分类，根据分类结果检测作业行为是否违规。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网山东省电力公司邹城市供电公司;国网山东省电力公司济宁供电公司 一种配电网违规作业检测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD