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申请/专利权人：浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种结合Yolo‑v3及Open‑pose的避雷器图片搬运状态识别方法。采集避雷器样本图片，进行筛选整理获得训练集并进行标注，利用训练集及标签输入到Yolo‑v3目标检测框架模型训练；训练后与open‑pose人体姿态检测数据模型进行结合，形成综合模型；利用open‑pose人体姿态检测数据模型对待测避雷器图片进行处理获得人体关键点，将待测避雷器图片输入到训练后Yolo‑v3目标检测框架模型中预测输出避雷器位置框，结合判断状态结果。本发明能够实现对避雷器搬运方式进行视频监控，及时发现违规操作，避免因搬运方式错误造成避雷器引线损坏等问题。
主权项：1.一种结合Yolo-v3及Open-pose的避雷器图片搬运状态识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1采集避雷器样本图片，避雷器样本图片包含不同位置状态及不同环境背景下的避雷器；2遍历所有避雷器样本图片进行筛选整理，获得训练集；3将步骤2获得的训练集进行标注，获取标注后的训练集及对应的标签；4利用步骤3标注后的训练集及标签输入到Yolo-v3目标检测框架模型训练，获得训练后的Yolo-v3目标检测框架模型；5在步骤4所述的Yolo-v3目标检测框架模型保存，并与open-pose人体姿态检测数据模型进行结合，形成统一的人体关键点与避雷器目标检测综合模型；6利用open-pose人体姿态检测数据模型对待测避雷器图片进行检测处理获得人体关键点，将待测避雷器图片输入到训练后Yolo-v3目标检测框架模型中预测输出避雷器位置框，结合人体关键点和避雷器位置框判断待测避雷器图片中人对避雷器的搬运方式是否符合规范的状态结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 杭州远鉴信息科技有限公司 结合Yolo-v3及Open-pose的避雷器图片搬运状态识别方法
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