一种电力场景下作业人员工作区域检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电力场景下作业人员工作区域检测方法及系统，涉及图像分割检测技术领域，包括从摄像头中获取来自电力作业现场的图像数据并进行预处理，设计适用于识别电力作业现场作业人员的语义分割网络模型；训练语义分割网络模型，使用训练好的模型识别电力场景下的作业人员；进行电力场景下作业人员工作区域检测，判断作业人员是否在安全工作区域内作业。本发明专利技术使用双分支网络结构分别提取输入图像的特征，有效提高网络对作业人员的分割精度。使用新的损失函数，针对不同的网络分支使用不同的优化策略，使得模型的训练效果更好。针对不同的作业需求动态调整安全作业区域，能够更好的应用在不同的电力作业场景中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像分割检测，特别是一种电力场景下作业人员工作区域检测方法及系统。

技术介绍

1、随着我国电力行业的快速发展和现代化，电力设施的建设、维护和运营变得日益重要。在这个过程中，作业人员的安全和工作效率成为至关重要的考量因素。因此，针对电力场景下作业人员工作区域的检测方法逐渐受到了广泛关注和研究。传统的作业人员工作区域检测方法有人工巡视、区域标记或者放置围栏和安全带等，这些方法虽然简单易行，但往往存在着诸多局限性，比如精度不高、不够灵活、人工操作受限等。因此，近年来随着计算机视觉和智能算法的发展，人们开始探索更加高效、准确的自动化检测方法，例如基于深度学习和图像处理的技术。这些新技术在电力场景下作业人员工作区域的检测方面提供了更多可能性和解决方案。

2、基于上述背景和挑战，提出基于语义分割的电力场景下作业人员工作区域检测方法。设计用于检测作业人员的双分支网络结构，同时设计针对此双分支网络结构的损失函数，从而达到更加精准的分割出作业人员所处工作区域的目的。通过基于图像视频流的工作区域动态划分方法，可以适应作业现场多变的作业需求，更好的判断本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述预处理包括图像标准化、通道转换、填充以及调整尺寸；

3.如权利要求2所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述语义分割网络模型包括上下两个分支，各个分支独立且同步进行特征提取与重建操作，具体实现方式如下：

4.如权利要求3所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述语义分割网络模型使用的损失函数包括第一损失函数和第二损失函数；所述第一损失函数Lossup，相关计算公式如下：

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【技术特征摘要】

1.一种电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述预处理包括图像标准化、通道转换、填充以及调整尺寸；

3.如权利要求2所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述语义分割网络模型包括上下两个分支，各个分支独立且同步进行特征提取与重建操作，具体实现方式如下：

4.如权利要求3所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述语义分割网络模型使用的损失函数包括第一损失函数和第二损失函数；所述第一损失函数lossup，相关计算公式如下：

5.如权利要求4所述的电力场景下作业人员工作区域检测方法，其特征在于：所述训练语义分割网络模型中使用的损失函数相关计算公式为：

6.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：许逵，李鑫卓，张历，张俊杰，李欣，张锐锋，班国邦，冯光璐，孟令雯，冯起辉，刘君，杨旗，陈敦辉，祝健杨，唐赛秋，付胜军，范强，毛先胤，陈沛龙，罗显跃，刘斌，付渊，李翔，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：