【摘 要】
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在电力作业过程中,出于对安全的考虑,非作业人员不能随意出入施工现场,而作业人员则需要佩戴安全帽和安全带等在内的一系列安全防护工具。准确而又快速识别出施工人员,对电力作业来说是非常有必要的。基于实现电力现场安全作业的目的,本文开发一套能自动识别电力作业人员以及其是否佩戴安全帽、安全带和其它防护措施的视频监控智能系统。首先,该系统采用B/S分布式结构建立了基于模式识别的作业人员身份鉴定系统。利用了摄像
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在电力作业过程中,出于对安全的考虑,非作业人员不能随意出入施工现场,而作业人员则需要佩戴安全帽和安全带等在内的一系列安全防护工具。准确而又快速识别出施工人员,对电力作业来说是非常有必要的。基于实现电力现场安全作业的目的,本文开发一套能自动识别电力作业人员以及其是否佩戴安全帽、安全带和其它防护措施的视频监控智能系统。首先,该系统采用B/S分布式结构建立了基于模式识别的作业人员身份鉴定系统。利用了摄像机获取作业人员身体特征和脸谱信息,通过混合增量学习算法的增强Adaboost算法,作业人员的人脸检测和身份识别得以实现。同时,分别利用背景插值法和帧间插值法提取检测背景,融合两者结果将算法予以优化。其次,针对电力施工现场环境的特征以及其给目标检测所带来的问题,如颜色多样的安全帽、状态多变的作业场景、作业环境的光线变换、时大时小的人物变化等,该系统提出了解决措施。为了提高在电力现场这一特定场景下的目标检测任务完成率,将YOLO算法进行了优化。先是对来自电力现场的图像数据集进行了增强并利用了基于DBSCAN的K-Means算法对锚框进行了重聚类。随后优化了YOLO网络结构并引入了可变卷积,最终对YOLO算法的损失函数进行了优化。通过设计对比试验发现,改进后的YOLO算法在检测精度以及速度方面都得到了提升,大幅度增强了电力现场目标检测的稳定性和鲁棒性。最后,系统完成了对电力现场作业人员的身份识别,并能检测其作业行为是否安全。用m AP、LMAR和PR曲线对检测性能进行评判,系统对人员操作安全、戴安全帽的行为识别达87%,信息丢失率仅为30%。从分析结果可知,系统对安全操作行为的识别精度良好,对于人员安全的检测效果更佳。该研究成果将为电力现场远程监控提供一种新思路和相应的技术支撑,同时这也是对电力作业安全稽查的一个良好补充。
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