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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明提供一种基于电网资源业务中台的现场作业风险管控方法和系统，包括：步骤S1、对电网变电站施工作业图像进行采集并预处理；步骤S2、构建基于注意力机制和Res‑PANet改进的YOLOv5模型；步骤S3、先将步骤S1得到的数据输入步骤S2中改进YOL0v5目标检测模型进行训练和验证，得到训练好的改进YOLOv5模型，然后对实时采集的电网图像进行预处理后输入训练好的改进YOL0v5模型中，输出目标检测与识别结果。本发明的优点在于：通过将注意力机制融入YOLOv5检测网络，采用特征关注的方式来学习特征中目标像素级的成对关系和通道之间的依赖性，以此减弱背景特征的比重，同时利用通道重组减轻多通道之间的信息隔离，提升了电力复杂设备的安全作业穿戴和行为识别的精度和效率。
主权项：1.一种基于电网资源业务中台的现场作业风险管控方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤S1、对电网变电站施工作业图像进行采集并预处理；步骤S2、构建基于注意力机制和Res-PANet改进的YOLOv5模型；步骤S3、先将步骤S1得到的数据输入步骤S2中改进YOL0v5目标检测模型进行训练和验证，得到训练好的改进YOLOv5模型，然后对实时采集的电网图像进行预处理后输入训练好的改进YOL0v5模型中，输出目标检测与识别结果；其中步骤S2具体包括：首先，搭建YOLOv5模型检测网络，并在该模型框架中融合通道重组的注意力模块；其次，在特征融合阶段，构建基于残差跳连的多尺度特征融合结构Res-PANet；同时，在模型的输出检测头中结合Swin-Transformer模块。
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权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 基于电网资源业务中台的现场作业风险管控方法和系统
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