[发明专利]一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法有效
| 申请号： | 202011030511.X | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112183317B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 王波;罗鹏;马富齐;张迎晨;周胤宇;张天;王红霞;马恒瑞;李怡凡;张嘉鑫 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V40/70;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州导思知识产权代理事务所(普通合伙) 32425 | 代理人： | 龚建良 |
| 地址： | 430067 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的带电作业现场违章行为检测方法，该方法包括如下步骤：(1)采集带电作业监控视频；(2)总结带电作业过程中常见的违章行为，并提取对应的视频片段，对违章行为片段中的作业人员进行标记；(3)采用时空图卷积神经网络进行训练学习；(4)使用训练好的模型对带电作业现场的监控视频自动进行违章行为检测，作业人员存在违章行为时报警。本发明通过人员姿态识别等深度视觉技术，提取带电作业人员的行为信息，当作业人员出现违章操作时，及时发出警告。该方法可以大大减少电力安全监管的工作量，保障电力作业的安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 图卷 神经网络 带电作业 现场 违章行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学，未经武汉大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011030511.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：分布式驱动电动汽车的防侧翻综合控制方法
- 下一篇：螺旋行进式管道检测器
