[发明专利]基于深度学习的电力场所人员身份识别方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于深度学习的电力场所人员身份识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取待检测人脸图像；待检测人脸图像为需要进入目标电力场所的人员的人脸图像；确定待检测人脸图像对应的人脸图像特征，并根据人脸图像特征确定待检测人脸图像对应的目标人员；获取目标人员的人员身份信息，以及，目标人员的电力工作票内容；确定执行电力工作票内容中的待执行任务所需的目标资质信息，若人员身份信息中的资质信息与目标资质信息匹配，则允许目标人员进入目标电力场所。采用本方法能够避免没有权限和资质的人员进入电力场所，造成安全事故，实现对进入电力场所的人员的精细化管理，提升电力场所的人员管控效果。

技术领域

本申请涉及电力技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的电力场所作业人员身份识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着生产生活对电力能源的需求量不断增加,对供电部门提供的电力供应的质量要求也越来越高。为保证电网正常运行，需要巡检人员进入相关电力场所进行日常巡检和维护操作。

为了防止不具备权限和资质的人员进行电力场所，需要对进入电力场所的人员进行身份识别，然而传统技术中，由于无法实现对进入电力场所的人员的精细化管理，导致非专业人员误入电力场所，存在着极大的安全隐患。

因此，传统技术中，存在电力场所人员管控效果差的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在电力场所提高人员管控效果的基于深度学习的电力场所人员身份识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种基于深度学习的电力场所人员身份识别方法。所述方法包括：

获取待检测人脸图像；所述待检测人脸图像为需要进入目标电力场所的人员的人脸图像；

确定所述待检测人脸图像对应的人脸图像特征，并根据所述人脸图像特征确定所述待检测人脸图像对应的目标人员；

获取所述目标人员的人员身份信息，以及，所述目标人员的电力工作票内容；

确定执行所述电力工作票内容中的待执行任务所需的目标资质信息，若所述人员身份信息中的资质信息与所述目标资质信息匹配，则允许所述目标人员进入所述目标电力场所。

在其中一个实施例中，所述确定所述待检测人脸图像对应的人脸图像特征，并根据所述人脸图像特征确定所述待检测人脸图像对应的目标人员，包括：对所述待检测人脸图像进行特征提取，得到所述待检测人脸图像对应的人脸图像特征；将所述人脸图像特征与预设人脸数据库中的预设人脸图像特征进行比对，确定所述人脸图像特征与各所述预设人脸图像特征间的相似度；若在各所述预设人脸图像特征对应的相似度中存在大于预设相似度阈值的目标相似度，则将所述目标相似度对应的预设人脸图像特征，作为目标人脸图像特征；将所述目标人脸图像特征对应的人员作为所述目标人员。

在其中一个实施例中，若所述目标相似度有多个，所述方法还包括：将各所述目标相似度对应的预设人脸图像特征，作为候选人脸图像特征；根据各所述候选人脸图像特征对应的特征标识，确定各所述候选人脸图像特征对应的人员身份信息；根据预设检索条件，对各所述候选人脸图像特征对应的人员身份信息进行匹配，确定所述目标人员；所述目标人员的人员身份信息满足所述预设检索条件。

在其中一个实施例中，所述获取待检测人脸图像，包括：获取待检测人员图像；所述待检测人员图像为对需要进入所述目标电力场所的人员进行拍摄得到的图像；将所述待检测人员图像输入至目标人脸区域检测模型，确定所述待检测人员图像中的人脸区域；在所述待检测人员图像中截取所述人脸区域，得到所述待检测人脸图像。