[发明专利]基于深度学习的电力作业现场工作服识别方法和装置在审
| 申请号： | 202111572466.5 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114299426A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 俞思帆;黎颖;易满成;刘健欣;彭政;刘晶;黄薇蓉;李卓坚;姜伟;朱明华;张连源 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/762;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州智斧知识产权代理事务所(普通合伙) 44649 | 代理人： | 孔德超 |
| 地址： | 510000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的电力作业现场工作服识别方法和装置。该方法包括：采集大量含有电力作业人员穿着工作服以及未穿工作服信息的图片，构建第一训练数据集；使用所述第一训练数据集训练得到深度神经网络模型；根据人工标注的内容，将第一训练数据集中所有的工作服图片进行裁剪，构建第二训练数据集；提取所述第二训练数据集中所有工作服图像的颜色信息，通过拟合的方式确定椭球型区域所在的位置；通过深度神经网络模型和颜色特征信息对待识别图像是否为身着工作服进行识别。实施本发明实施例，可以提高工作服识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电力 作业 现场 工作服 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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