【摘 要】
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针对电力设施智能监控系统中目标人员及其穿戴特征,本文提出了一种高鲁棒性的检测方法。首先采集行人的目标正样本,以及所要监控的场景中无行人目标的负样本,接着基于HOG(His
【机 构】
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国家电网杭州供电公司,国家电网浙江临安市供电公司,西安交通大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(9092003)
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针对电力设施智能监控系统中目标人员及其穿戴特征,本文提出了一种高鲁棒性的检测方法。首先采集行人的目标正样本,以及所要监控的场景中无行人目标的负样本,接着基于HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征以及线性SVM(Support Vector Machine)训练行人检测的分类器,检测进入场景中的行人目标;对检测到的行人的头部、腰部区域,采用HSV色彩模型判断人员是否进行安全着装,及时预警,避免危险发生。本文将目标识别及穿戴特征分析技术应用于电力设施作业现场监控中,可以更准确的识别入侵的人员,也可以在应急事故抢修时,加强工作人员规范操作,提前预警,避免危险。
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