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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供基于深度学习的电力作业违规行为识别系统，旨进行相应的预警输出，提高高空作业的监管便利性，具体包括：获取实时画面，通过深度学习网络识别出实时画面中作业人员、安全帽、烟、焊接、护目镜、防护手套；从模型检测数据中，遍历得到的目标框类别，建立目标框类别集；检查是否存在禁止行为特征；如果不存在禁止行为，进一步检查是否出现特定作业场景典型特征；如果不存在特定作业场景典型特征，则直接进行常规作业行为判定，运行常规作业行为评估函数；如果存在特定场景典型特征，记录当前场景关键信息，运行特定场景行为评估函数，如果特定场景行为评估函数D大于设定的判定阈值，则特定作业场景判定为正常作业，否则判定为违规作业。
主权项：1.电力作业场景下基于深度学习的人体违规行为识别系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取实时画面，通过深度学习网络识别出实时画面中作业人员、安全帽、烟、焊接、护目镜、防护手套；步骤2、从模型检测数据中，遍历得到的目标框类别，建立目标框类别集；步骤3、遍历目标框类别集，检查是否存在禁止行为特征；步骤4、如果不存在禁止行为，进一步检查是否出现特定作业场景典型特征；步骤5、如果不存在特定作业场景典型特征，则直接进行常规作业行为判定，运行常规作业行为评估函数；如果常规作业行为评估函数D大于设定的判定阈值，则判定为正常作业，否则判定为违规作业，划分违规等级；步骤6、如果存在特定场景典型特征，记录当前场景关键信息，运行特定场景行为评估函数，如果特定场景行为评估函数D大于设定的判定阈值，则特定作业场景判定为正常作业，否则判定为违规作业，划分违规等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 电力作业场景下基于深度学习的人体违规行为识别系统
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