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申请/专利权人：华雁智能科技(集团)股份有限公司

摘要：本发明提供一种变电站施工安全标示牌监控方法、装置和电子设备，涉及变电站施工安全监控领域，其中，该方法包括获取目标监控区域的图像信息；目标监控区域包括标示牌；应用预先训练好的神经网络模型，基于图像信息对目标监控区域进行目标检测，输出检测结果；其中，检测结果包括用于确定标示牌位置的目标检测框；神经网络模型是基于第一目标检测算法训练得到的。该方法通过训练好的神经网络模型对施工标示牌进行自动实时监控，从而缓解了现有技术中存在的工作强度大，容易造成人眼错看，漏看的问题。

主权项：1.一种变电站施工安全标示牌监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取目标监控区域的图像信息；所述目标监控区域包括标示牌；应用预先训练好的神经网络模型，基于所述图像信息对所述目标监控区域进行目标检测，输出检测结果；其中，所述检测结果包括用于确定标示牌位置的目标检测框；所述神经网络模型是基于第一目标检测算法训练得到的；所述方法还包括：应用图像对齐算法对预先配置的初始参考图像以及当前图像进行特征点提取，得到当前图像与所述初始参考图像的单应性矩阵；其中所述当前图像为所述图像信息中的一张图像；所述方法还包括：如果所述检测结果指示在目标监控区域检测出标示牌时，应用所述单应性矩阵将所述检测结果中的目标检测框变换到初始参考图像的坐标系下；比较变换后的目标检测框与预先配置的初始标示牌位置，生成比较结果；若所述比较结果指示标示牌位置移动距离过大，生成第一告警信息；其中，应用预先训练好的神经网络模型，基于所述图像信息对所述目标监控区域进行目标检测，输出检测结果的步骤包括：应用Darknet-53卷积神经网络提取当前图像的特征，输出3个不同尺寸的特征图；其中所述当前图像为所述图像信息中的一张图像；应用yolo算子对所述特征图进行标示牌检测，输出检测框；应用非极大值抑制算法对所述检测框进行处理，输出检测结果；其中，应用图像对齐算法对预先配置的初始参考图像以及当前图像进行特征点提取，得到当前图像与所述初始参考图像的单应性矩阵包括：使用D2-Net算法提取初始参考图像的特征点位置和特征描述；使用D2-Net算法提取当前图像的特征点位置和特征描述；使用最近邻算法查找当前图像和初始参考图像中特征描述最接近的特征点位置；使用随机抽样一致算法确定最接近的两个特征点位置的对应关系，并将对应关系作为初始参考图像和当前图像的单应性矩阵，单应性矩阵用于后续检测过程中排除图像采集设备位移造成的影响。

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