[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在审
| 申请号： | 202210053485.5 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114495218A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 杨凯;陈承志;杨荣霞;钱林钧;李站 | 申请（专利权）人： | 南方电网大数据服务有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G07C9/37;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 万仁彦 |
| 地址： | 510800 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 电力 场所 人员 身份 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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