[发明专利]一种基于深度学习的电子围栏风险预警方法在审
| 申请号： | 202110523749.4 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113591536A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 廉旭刚;杜虎君;李勇;景杰;潘作为;和雄伟;梁志刚;赵路佳;胡小强;宋国宏 | 申请（专利权）人： | 北京京能电力股份有限公司;山西漳山发电有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08;G08B13/194 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 郑晋周 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的电子围栏风险预警方法，基于深度学习构建锥形桶检测模型并进行训练，训练完成后通过锥形桶检测模型对实时采集的图像中的锥形桶进行识别，识别完成后选定识别点，计算确定电子围栏范围，进一步识别图像中的活动目标，并判断活动目标是否处于电子围栏的覆盖范围内，在判断为是时发出警报信号。通过本发明，能够通过图像识别的方式判断在事故发生地点建立电子围栏，并判断电子围栏范围内是否存在有碍事故排查的障碍，避免对事故清除造成影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电子 围栏 风险 预警 方法 | ||
【主权项】：
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