【技术实现步骤摘要】
一种电力基建作业场景人工智能图像识别技术及其应用
[0001]本专利技术涉及电力
,尤其是一种电力基建作业场景人工智能图像识别技术及其应用。
技术介绍
[0002]随着电力技术的高速发展,电网的覆盖面越来越广。电网安全受到社会各界的广泛关注,虽然在电力施工现场采取了较多的安全保障措施,但由于农村配电网生产作业呈现“点多、面广、量大”的特点,因此遇到安全监管资源受到人力不足、往返频繁、现场反馈不够及时准确、作业行为、标准化作业流程等执行情况监控不到位的困难。
[0003]目前解决该困难的方式是安排安全监管人员亲临施工现场,对重要的生产现场采用照相、录像监督和录音。然后将现场的录像、录音、图片等拷贝到电脑中,再通过查看影像资料,从中发现不安全行为和违章现象等。
[0004]由于施工现场覆盖面广,施工人员很多、电网运行操作频繁,因此难以实现施工现场的实时监控、全方位、全过程安全监督。
[0005]目前,为提高电力基建现场的安全管理,降低事故的发生,电力基建现场的监管工作多以工作人员到现场进行监管为主。虽然这种监管方式在一定程度上降低了事故的发生,但是浪费了大量的人力和时间。
技术实现思路
[0006]本专利技术要解决的技术问题是提供一种电力基建作业场景人工智能图像识别技术及其应用。
[0007]为解决上述技术问题,本专利技术所采取的技术专利技术如下。
[0008]一方面,本专利技术公开一种电力基建作业场景人工智能图像识别系统,包括:数据预处理与空间特征提取模块、 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力基建作业场景人工智能图像识别系统,其特征在于,包括:数据预处理与空间特征提取模块、改进的双向特征金字塔模块、双向LSTM模块、分类模块,其中,所述数据预处理与空间特征提取模块用于视频数据的预处理,以减少视频片段中与动作行为无关的冗余信息;所述改进的双向特征金字塔模块用于特征交互和加权融合;所述双向LSTM模块用于实现时间维度上的特征提取;所述分类模块用于完成人体行为的分类识别。2.根据权利要求1所述的一种电力基建作业场景人工智能图像识别系统,其特征在于:所述数据预处理与空间特征提取模块包括以下步骤:先把每段视频分解为连续的视频帧,提取关键帧,然后使用EfficientNet作为主干网络提取视频帧中的空间特征。3.根据权利要求2所述的一种电力基建作业场景人工智能图像识别系统,其特征在于:所述改进的双向特征金字塔模块包括以下步骤:实现EfficientNet的后5层(p3
‑
p7)特征的加强与丰富。4.根据权利要求3所述的一种电力基建作业场景人工智能图像识别系统,其特征在于:所述改进的双向特征金字塔模块还包括以下步骤:将双向特征金字塔的输出输送到坐标注意力模型进行特征的加权分配,然后每层加权后的特征通过采样操作实现分辨率的统一,最终将5层输出特征进行融合,融合后的特征输入到双向LSTM模块用于时间序列特征的提取。5.根据权利要求4所述的一种电力基建作业场景人工智能图像识别系统,其特征在于:所述分类模块为Softmax分类器。6.一种电力基建作业场景人工智能图像识别方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:关键帧的提取;步骤2:EfficientNet作为主干网络提取视频帧中的空间特征;步骤3:使用改进BiFPN实现EfficientNet的后5层(p3
‑
p7)特征的加强与丰富;步骤4:丰富后的不同尺度特征分别发送到坐标注意力模块,进一步突出特征表示,随后经采样后进行融合,融合后的特征输入到长短时记忆网络用于时间序列特征的提取;步骤5:输出的特征送入Softmax分类器,实现基于视频的人体行为识别。7.根据权利要求6所述的一种电力基建作业场景人工智能图像识别方法,其特征在于:步骤1包括:提取到的视频关键帧输入到网络模型,尺寸被重新调整为512
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512
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【专利技术属性】
技术研发人员:张桂林,王岩冰,张志晓,卢峰超,靳元园,
申请(专利权)人:国网河北省电力有限公司建设公司,
类型:发明
国别省市:
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